(navigation image)
Home American Libraries | Canadian Libraries | Universal Library | Community Texts | Project Gutenberg | Children's Library | Biodiversity Heritage Library | Additional Collections
Search: Advanced Search
Anonymous User (login or join us)
Upload
See other formats

Full text of "En datorbaserad innehållsanalys av intervjutext: Numerisk beskrivning och multivariat analys"

notiser och 
rapporter från 



PEDAGOGISK- 
PSYKOLOGISKA 
INSTITUTIONEN 

LÄRARHÖGSKOLAN 
FACK, 200 45 MALMÖ 23 



pedagogisk- 
psykologiska 



problem 



Bierschenk, B.: 

EN DATORBASERAD INNEHÅLLSANALYS AV 
INTERVJUTEXT: NUMERISK BESKRIVNING OCH 
MULTIVARIAT ANALYS 



Nr 307 



November 1976 



EN DATORBASERAD INNEHÅLLSANALYS AV INTERVJU TEXT: 
NUMERISK BESKRIVNING OCH MULTIVARIAT ANALYS 



Bernhard Bierschenk 



Bierschenk, B. En datorbaserad innehållsanalys av intervjutext: Nu- 
merisk beskrivning och multivariat analys./ A computer -based con- 
tent analysis of interview texts: Numerical description and multiva- 
riate analysis. / Pedagogisk-psykologiska problem ^Malmö: Lärarhög- 
skolan), Nr 307, 1976. 

I denna rapport beskrivs tillvägagångssättet vid en analys av intervju- 
texters dimensionalitet. Med hjälp av kluster analysmodeller har inter- 
vjumaterialet homogeniserats. Med utgångspunkt i dessa resultat har 
sedan studerats relationsmönster med hjälp av en multipel diskrimi- 
nantanalys. 

Nyckelord: Psykolingvistik, begreppsbildning, intervjudata, innehålls- 
analys,, forskningsinformation och dokumentation, regressionsanalys. 



1 - 



INNEHALL 



Sid 



0. ETT KNIPPE LEDTRÅDAR TILL ANACONDA -SYSTEMET 

1. KONSTRUKTION AV TEORIER OCH MODELLER OM FORSK- 
NINGSPROCESSER 

2. NUMERISK BESKRIVNING OCH MULTIVARIAT ANALYS AV 
INTE P V JU TEXT 

2. i Kondensering av register 

2, 2 Beskrivning av manifesta relationsmönster 

2. 2. 1 Klustring av agenter 
. 2.2.2 Klustring av objekt 
2.2.3 Klustring av block 

2. 2.4 En jämförelse av två kluster analys- 
metoders utfall 
2.2.5 Klustring av agenter & objekt 

2. 3 Beskrivning av latenta relationsmönster 

3. SAMMANFATTNING OCH DISKUSSION 

4. REFERENSER 

5. BILAGOR 

1. Agent- och objektkluster vars element förekommer 
hos 4 eller flera intervjupersoner 

2. Agenternas (N > 5) kluster struktur 

3. Objektens (N > 5) kluster struktur 

4. Medelvärden och standardavvikelser för sex concept- 
kluster, sannolik grupptillhörighet och diskriminant- 
värden 



10 

11 

14 

14 
16 
16 

17 
18 

24 
31 
36 
37 



2 - 



0. ETT KNIPPE LEDTRÅDAR TILL ANACONDA -SYSTEMET 

Syftet med den här inledande översikten är (i) att underlätta för läsaren för- 
ståelsen av vår metod för en anal ys av con cept genom datorbearbetning (ANA- 
CONDA) och (2) att presentera ledtrådar som vi hoppas ska ge en tillräckligt 
bra bild av de enskilda stegen i den kumulativa processen att utveckla en teo- 
ri och en metod för att studera komplexa psykologiska fenomen, som t ex att 
meddela sig via symboler. 

En erfarenhet vi har gjort när det gäller att utföra komplicerade forsknings- 
uppgifter är att de enskilda rapporterna inte i någon större utsträckning kan 
bidra till förståelsen av hela problemfältet. Varje enskilt arbete (rapport) be- 
gränsas för ofta av det fenomen som studeras, den empiriska eller experimen- 
tella situation det gäller, de mätobjekt som studeras och de data sorn samlas 
in. En annan sak är att rapportförfattaren inte alltid kan kommunicera till lä- 
saren enskilda rapporters plats inom en serie av publikationer, bl a beroen- 
de på svårigheterna att veta vem läsaren är och vad han redan vet om det ve- 
tenskapliga problem som är förutsättningen för en specifik rapport. 

Den presentation som nu följer är förutsättningarna och ramarna för det steg 
som denna rapport redovisar. 



PROBLEMSTÄLLNING 



Att utveckla idéer, formulera och lösa problem är beteenden som är intimt 
förknippade med människans specifika förmåga att uttrycka sig verbalt. För- 
sök att explorera och studera inte bara problemlösningsbeteenden utan även 
de komplexa psykologiska processerna bakom sådana beteenden sker inte ba- 
ra inom psykologin utan sedan ett 20-tal år tillbaka inom flera andra veten- 
skapsgrenar, t ex matematik, artificiell intelligens, informationsbehandling 
och kvantitativ lingvistik. Det som förenar forskningsinsatserna inom de oli- 
ka disciplinerna är målsättningen att utröna och göra synligt osynliga symbolis- 
ka processer och mekanismer. Istället för att med hjälp av enkla matematis- 
ka formler försöka beskriva sådana kognitiva operationer, försöker forskare 
inom de nämnda områdena att utveckla datorprogram för att beskriva dessa 
och testa modeller och teorier om hur komplexa psykologiska strukturer ser 
ut och hur processer utvecklar sig. 

INNEHÅLLS- OCH KONTEXTORIENTERADE TEORIER 



Syftet med att försöka utveckla en teori om innebörden i meddelanden som män- 
niskor kommunicerar sinsemellan är att öka vår förståelse av de kognitiva 
strukturer som antas ligga till grund för människans verbala uttryck. Genom 
att steg för steg utveckla och kontinuerligt utpröva våra antaganden försöker 
vi bestämma deras hållbarhet. Den fråga som vi har ställt oss är denna: 

KAN VI MED HJÄLP AV NUMERISK ANALYS OCH GENOM 
KVANTITATIV BESTÄMNING IDENTIFIERA OCH KATE- 
GORISERA KOGNITIVA STRUKTURER I VERBALA DATA, 
T EX INTERVJU TEXTER? 



- 3 - 



Mot bakgrund av de sista årens vetenskapliga debatt om processforskning och 
de påtagliga begränsningar som olika skattnings scheman som datainsamlings - 
metod har, borde ett framgångsrikt genomförande av den uppgift vi angripit 
vara ett betydelsefullt bidrag till de forskningsmetoder som står till buds för 
samhällsvetare . 

GUIDE TILL METODUTVECKLINGEN 



Generellt om me- 
tod och modell 



Grundmaterial 



Impressionistisk 
analys 



Datorbaserad analys 



Konstruktion av ett 
regelsystem 



Skriven eller talad text kännetecknar av stor 
komplexitet och av att den typ av information 
som skall utvinnas ur ett material sällan eller 
aldrig är samlad på ett enda ställe i texten. Om 
strukturella relationer ändå skall kunna fram- 
träda krävs det att man preparerar texten på 
basis av vissa grundantaganden. I Bierschenk 
& Bierschenk (1976) presenteras ett flödessche- 
ma som anger de enskilda stegen i utvecklingen 
av den metod för datorbaserad innehållsanalys 
som vi föreslår. Dessutom presenteras den 
psykolingvistiska modell som ligger till grund 
för vår textanalys. 

Nedan presenteras de olika faserna i kronolo- 
gisk ordning. 

Vi har avgränsat vårt empiriska material till 
att tills vidare gälla "Informationssökning, do- 
kumentation och forskningsplanering för skolans 
F&U -arbete". Uppläggningen och genomförandet 
av en intervjustudie kring detta redovisas i B. 
Bierschenk (1974a). I denna rapport utvärderas 
också skattnings skalor som intervjupersonerna 
konfronterades med under intervjun. 

Ett sätt att utvärdera intervjutexter är att an- 
vända en impressionistisk innehållsanalys. Den 
bygger på intuition, inlevelse och intryck, som 
innebär att tolkningen bygger på subjektivt fun- 
na analysresultat. En sådan analys föreligger i 
Annerblom (1974). 

En modell för sökning efter information i inter- 
vjutexter, en kortfattad beskrivning av prelimi- 
nära kodningsregler och några empiriska resul- 
tat från utpr övning av manuell tilldelning av ko- 
der på intervjutext presenteras i B. Bierschenk 
(1976). 

Förutsättningarna för att redan utvecklade me- 
toder skall kunna tillämpas är ofta knutna till 
materialets utseende. De analysförsök som re- 
dovisats i litteraturen och som är av intresse 
för vår analys är utvecklade med skriven text 
som bas. Men eftersom vårt material är tal- 
språkstéxt (utskriven från ljudband) som när 



4 



Tillförlitlighet i 
manuell kodning 



Representation av 
manifesta språk- 
strukturer 



Teoretiska och psy- 
kometriska problem 



Analysens paradigm 



den yttrades endast var avsedd för en person, 
intervjuaren, blev det nödvändigt att bygga upp 
ett eget system av regler och koder. En preli- 
minärmanual och några utprövningsresultat 
presenteras i I. Bierschenk (1974). 

Genom begreppet "datorbaserad innehållsana- 
lys" vill vi markera att vi inte avser att utveck- 
la en metod för automatisk textanalys. Detta 
betyder samtidigt att grundmaterialet först 
måste kodas innan maskinella bearbetningar av 
olika slag kan ta vid. Med vilken framgång två 
av varandra oberoende kodare har kunnat till- 
lämpa olika kodningsregler på ett likartat sätt 
redovisas i Berg (1974). 

Datorbaserad innehållsanalys börjar bli mer 
och mer använt och användbart internationellt. 
Kravet på program och tekniker som är avpas- 
sade för olika problemområden gör sig mer 
och mer gällande. Den teori för språklig rep- 
resentation som vi funnit mest intressant för 
vår analys är Schank's "Conceptual Dependen- 
cy Theory". Vi kom i kontakt med den efter 
det att våra första kodningsregler utarbetats, 
och vi fann att den ligger i linje med vårt sätt 
att behandla texten för input i dator. På vilket 
sätt inmatning sker, hur identifikation specifi- 
ceras i kodningen och på vilket sätt vi bygger 
upp vår lexikonbas redovisas i I. Bierschenk 
(1975). 

Att försöka kartlägga vad Som i forskningslit- 
teraturen egentligen menas med en innehålls- 
analys är mycket svårt. Till grund för varje 
innehållsanalysteknik ligger nämligen ett spe- 
cifikt sätt att betrakta innehållet i ett meddelan- 
de. En innehållsanalys förutsätter att vi kan de- 
finiera analysens mätobjekt, dvs det som skall 
mätas och räknas. Analysens enhet i vår psy- 
kolingvistiska modell går tillbaka på det välkän- 
da paradigmet Agent-aktion-Objekt (mål). Kom- 
ponenterna definieras kortfattat nedan: 

Agent Aktionscentrum eller målsökande 

entitet som använder sig av resur- 
ser för att realisera sina mål. Den- 
na definition innefattar också grup- 
per, organisationer eller abstrak- 
tioner som fyller funktionen av att 
vara agent. 

Aktion En riktad handling som utförs av 

en agent i syfte att realisera mål. 
Handlingen definierar innebörden 
i AaO-paradigmet. 

Objekt Allt som en handling kan vara rik- 

tad mot eller utföras med. 



Genom AaO-paradigmet avgränsas de kompo- 
nenter som utgör ett naturligt sammanhang, 
dvs en observerbar sats. Med detta avses den 
grundläggande formen för ett påstående som ut 
trycks genom substantiv, -verb 
lationen. 



sub stanti v ? - r e - 



Medan agent och objekt (substantiv) specifice- 
ras genom attribut (adjektivfraser), anges ge- 
nom verbet relationen mellan substantiven, dvs 
handlingar, händelser eller tillstånd. Ordningen 
mellan dessa grundelement anges genom syntax. 
Genom ett lexikon och ett regelsystem hoppas 
vi kunna konstruera teorier och modeller som 
kan användas för att beskriva händelser. 

Med hjälp av de lingvistiska element som finns 
i flöde sschemat i figur 1 skall vi visa dels hur 
vi bygger upp concept i en given kontext, dels 
på vilket sätt vi avser att numeriskt beskriva 
texten och göra kvantitativa analyser. Hur vi 
utnyttjar dessa möjligheter beskrivs i B. Bier- 
schenk (1976 ). 



NUMERISK BESKRIVNING OCH KVANTITATIVA ANALYSER 



Att bygga upp concept i en given kontext förutsätter ett regelsystem som anger 
hur olika element skall kopplas med varandra och i vilken ordning detta skall 
ske. Vi antar t ex att de relationer som finns mellan substantiv och adjektiv 
och mellan substantiv och verb återspeglar sådana relationer som kopplar em- 
piriska fenomen med varandra. Om vi t ex vill ange att en uppsättning substan- 
tiv modifieras av en uppsättning adjektiv så kan vi formalisera denna relation. 

Vidare antar vi att substantiv får sitt empiriska innehåll genom adjektiv 
och/eller verb som de är kopplade med. Genom att skalera adjektiv och verb 
kan vi åstadkomma numeriska beskrivningar och kvantitativa analyser av text. 
När vi på så sätt har observerat likheter eller kovariationer och definierat oli- 
ka egenskaper, kan vi utföra multivariata analyser för att bestämma positio- 
nen av en bestämd egenskap i ett antal latenta dimensioner. 

Nu övergår vi till att presentera enskilda analyser utifrån den kodstruktur 
som anges i figur 1. 



Koderna 

32, 52, 72, 82 

och 40 



Eftersom vi i vår analys tar hänsyn till "syntak- 
tiskt beteende" och betraktar både adjektiv och 
verb som beskrivande concept, har vi valt att 
skalera dessa. Adjektiv beskriver ett substantiv 
direkt, medan verben mera indirekt har samma 
funktion. 

Skaleringen skedde med hjälp av sjugradiga skatt- 
ningsskalor, vars bipolära ändpunkter beskrivs av 
adjektivparen (1) positiv -negativ, (2) aktiv-passiv 
och (3) stark- svag. En detaljerad redovisning av 
detta finns i B. Bierschenk (1976 ) och Bierschenk 
& Bierschenk (1976). 










rl 



r _-___j 
! 8. J 

L* m mm Mm mm må 

! 82 { 
I „-J 



80 



i — • — i, 

\ 83 { 

I -J 




Stop 



i 

o 

i 



11 


Informationskälla 


21 


Interrogation 


12 


Negation 


22 


Antagande 


13 


Tid 


23 


Önskan 


14 


Modalitet 


30 


Agent 


15 


Villkor 


31 


Bestämning 


16 


Orsak 


32 


Beskrivning 


17 


Medgivande 


33 


Klassificering 


18 


Avsikt 


40 


Händelse/tillstånd 


19 


Disjunktion 


41 


Kopula 


20 


Komparation 


42 


Satsmodifierare 


Figur 1. Programflöde 


splan 


för en analys av te 



43 Tidsbestämning 61 

44 Platsbestämning 62 

45 Handlings-/ 63 
tillståndsmodifierare 70 

46 Omständighet 71 

50 Objekt 72 

51 Bestämning 7 3 

52 Beskrivning 80 

53 Klassificering 81 
60 Riktning/lokalisering 82 

83 



Bestämning 

Beskrivning 

Klassificering 

Mottagare 

Bestämning 

Beskrivning 

Klassificering 

Instrument 

Bestämning 

Beskrivning 

Klassificering 



REFERENSER TILL ANACONDA 



Annerblom, M-L. En impressionistisk innehållsanalys av intervjuer med 

forskare på pedagogiska institutioner i Sverige. Pedagogisk-psykologis- 
ka problem , Nr 255, 1974. 

Berg, M. Reliabilitetsprövning av en metod för innehållsanalys av intervju- 
text. Testkonstruktion och testdata, Nr 26, 1974. 

Bierschenk, B. Perception, strukturering och precisering av pedagogiska 
och psykologiska forskningsproblem på pedagogiska institutioner i Sve- 
rige. Pedagogisk -psykologi ska problem, Nr 254, 1974. (a) 

Bierschenk, B. A computer- based content analysis of interview data: Some 
problems in the construction and application of coding rules. Didakomet- 
ry., No. 45, 1974.(b) 

Bierschenk, B. Teoretiska och psykometriska problem vid en datorbaserad 
analys av intervjutext. Pedagogisk-psykologiska problem, Nr 287, 1976. 

Bierschenk, B. & Bierschenk, I. A system for a computer -based content ana - 
lysis of interview data . (Studia Psychologica et Paedagogica, 32. ) Lund: 
Gleerup, 1976. 

Bierschenk, I. Konstruktion av ett regelsystem för en datorbaserad innehålls- 
analys av intervjutext: Preliminärmanual och några utprövningsresultat. 
Testkonstruktion och testdata, Nr 25, 1974. 

Bierschenk, I. Datorbaserad innehållsanalys: Teoretiska och praktiska över- 
väganden. Pedagogisk-psykologiska problem, Nr 283, 1975. 



- 8 - 

1- KONSTRUKTION AV TEORIER OCH MODELLER OM FORSKNINGS- 
PROCESSER 

Forskningsprocessens initiala fas, dvs formulering och precisering av pro- 
blem, är föremål för ett empiriskt studium. Att utveckla idéer och formu- 
lera problem är "beteenden" som är intimt förknippade med människans spe- 
cifika förmåga att uttrycka sig verbalt. Det analytiska problemet vid använd- 
ningen av talad eller skriven text är, liksom för alla andra slags rådata, att 
forskaren måste inferera specifika händelser, beteenden eller egenskaper 
som är förknippade med undersökningens "mätobjekt". Det är alltså forska- 
rens "meddelanden" rörande problemperceptions- och problemformulering s- 
processer som utgör grunden till denna undersökning. 

En behandling av forskarnas verbala utsagor enligt ANACONDA innebär 
en analys och syntes av dels empiriska utsagor, dels relationer mellan des- 
sa. Detta betyder att vi inte nöjer oss med en traditionell lexikografisk list- 
ning av ord som bas för en approximering av intervjupersonens implicita mo- 
deller om forskningsprocessen, utan vi tar även hänsyn till syntaktisk ord- 
ning och kontext. Genom den explicita kodningen av grundmaterialet som 
ANACONDA innebär, kan ett sådant material bilda underlag för en iterativ 
konstruktion av teorier och modeller. Flödesschemat i figur 1 (grön) visar 
att vi med utgångspunkt i element som bär lingvistisk information kan bygga 
upp olika analysenheter. Detta förutsätter ett regelsystem som anger hur 
olika element skall kopplas med varandra (se Bierschenk & Bierschenk, 1976, 
ss 90-93). Men det betyder samtidigt också att vi måste kunna hantera stora 
datamängder så att meningsfulla statistiska beskrivningar och analyser blir 
möpliga. 

Den första delen av analysproceduren omfattar steg 1 och 2 (se sid 13) 
och utförs för att studera om och i vilken utsträckning forskarna använder 
sig av samma ord när de formulerar och preciserar sina problem. Frekvens - 
fördelningen visar att vi skulle kunna pröva en tillämpning av klusteranalys- 
modeller för att kondensera agenter som har använts av fyra eller flera fors- 
kare. 

Den andra delen av analysproceduren omfattar steg 3 och 4 och utförs 
för att studera om och i vilken utsträckning samma objekt används. Frek- 
vensfördelningen visar att också de objekt som har använts av fyra eller fle- 
ra forskare skulle kunna kondenseras med hjälp av någon klusteranalysmo- 
dell. 

I analysens tredje del som omfattar steg 5, 6 och 7 tillämpas flera olika 
kluster analysmodeller och olika sammanslagningskriterier när klustren bil- 



- 9 - 



das. Men trots relativt god samstämmighet mellan de olika klusteranalyser- 
nas resultat, förefaller det som om klusteranalyserna på ett otillräckligt 
sätt representerar materialets naturliga grupper. 

Det är i detta skede av analysprocessen som forskaren med hjälp av 
ANACONDA kan inleda en iterativ konstruktion av teorier och modeller. En- 
ligt klassiska innehållsanalystekniker skulle vi antagligen ha nöjt oss med 
en förklaring av de framkomna resultaten och försökt förklara dessa enligt 
teorin om enkla associationer. De mönster som resultatanalyserna visar 
förefaller nämligen intuitivt meningsfulla. På basis av vad vi "vet" om de 
empiriska förhållandena kan vi dock inte nöja oss med detta resultat. 

I analysens fjärde del, som omfattar steg 8, 9, 10, 11 och 12 studeras 
agenternas och objektens gruppering när vi endast tar hänsyn till hur ofta 
ett visst ord förekommer. Frekvensfördelningen visar att fem eller flera 
förekomster av ett visst ord utgör en lämplig nedre gräns. 

I analysens femte del, som omfattar steg 13, klustras såväl agenterna 
som objekten. Dessa analyser leder till strukturer som helt skiljer sig från 
tidigare framkomna, beroende på dels att flera element ingår i analysen, 
dels att bestämningen av elementen har skett med andra utgångspunkter. 
Samtidigt ger klustren intrycket av en bättre representation av strukturen i 
agenterna och objekten. Men inte heller denna analys är något annat än ett 
enkelt uttryck av likheter (baserat på associationsteorin) som antas existe- 
ra mellan enheterna. 

Först i analysens sjätte del, omfattande steg 14, utnyttjar vi de logiska 
relationer som existerar mellan agenterna och objekten inom ramen för 
AaO-paradigmet. Genom att vi utnyttjar verbet för att ge satsen sin empi- 
riska innebörd använder vi oss av AaO-paradigmet för att återspegla de re- 
lationer som kopplar olika empiriska fenomen med varandra. 

I analysens sjunde del, omfattande steg 15, utnyttjar vi verbens kvantita- 
tiva bestämning (se Bierschenk & Bierschenk, 1976, ss 7 3-89) för att ge ob- 
jekten ett empiriskt innehåll. Genom att objekten kopplas med sina respekti- 
ve verb funktionaliseras objekten, dvs de omvandlas till concept (se Bier- 
schenk & Bierschenk, 1976, ss 35-37). 

Slutligen kan det vara på sin plats här att vi explicit påpekar att vi inte 
har utnyttjat alla nyanseringar och variationer som modellen tillåter utan 
endast en grundstruktur. Det är på basis av denna grundstruktur som vi stu- 
derar objektens dimensionalitet med hjälp av. en multivariat analysmodell. 



- 10 - 



2. NUMERISK BESKRIVNING OCH MULTIVARIAT ANALYS AV INTERVJU- 
TEXT 



Valet av intervjumetoden som undersökningsstrategi -bygger på antagandet 
att forskarens möjlighet till fria och obundna svar skulle ge information som 
kännetecknas av hög validitet, åtminstone så länge vi kan förutsätta intervju- 
personens vilja att medverka i undersökningen. Detta val motiveras också 
av att denna metod torde vara mera sensitiv än ett frågeformulär med bund- 
na svarsalternativ, eftersom intervjupersonerna kan nyansera och förmedla 
sina egna utsagor så differentierat som de själva önskar. 

I ANACONDA -modellen utgör olika lingvistiska element byggstenar för 
ett concept. De beroenden som existerar mellan substantiv och adjektiv och 
de relationer som existerar mellan substantiv och verb antas återspegla de 
relationer som kopplar empiriska fenomen med varandra. 

Som en första åtgärd i uppbyggandet av concept med en empirisk förank- 
ring har alla adjektiv och verb skalerats med hjälp av semantiska differen- 
tialer. Föreliggande rapport utgör en direkt fortsättning av detta arbete. 
Vårt syfte är att studera dimensionaliteten i intervjutexter. I denna rapport 
kommer vi att redovisa hur vi har 

1. uppbyggt olika register innehållande lingvistiska element 

2. använt klusteranalystekniker för att beskriva manifesta relationsmöns- 
ter baserade på olika register och 

3. använt en diskriminantanalysteknik för att beskriva latenta relations- 
mönster. 

De analysresultat som kommer att presenteras bygger på fyrtio ur forskar- 
populationen slumpmässigt dragna forskares verbala utsagor (se B. Bier- 
schenk, 1974, ss 32-44). Hela textmaterialet omfattar ca 4000 sidor text, 
men analysresultaten bygger endast på 10 %, dvs ca 400 sidor text. Dessa 
400 sidor hänför sig till de svar som forskarna gav i anslutning till fyra frå- 
gor (nr 5, 6, 7 och 8), som samtliga rör forskningens informations- och do- 
kumentationsproblem. Innebörden i dessa frågor är följande. 

5. På vilket sätt har Du försökt att få mera ingående eller kompletterande 
kunskap? 

6. Hur kontinuerligt har Du under problemformuleringsprocessen använt 
Dig av informationskanaler såsom bibliotek etc? 

7. Vilken typ av information har Du sökt efter och vilken sökstrategi har 
Du närmast använt Dig av? 

8. Skulle Du kunna säga något om hur man borde utforma informationssök- 
ning för att skapa ideala förhållanden för forskningsprocessen? Har Du 
några förbättringsförslag? 



- 11 - 



Att kunna åstadkomma listor som innehåller sådana ord som intervjuperso- 
nerna har använt sig av när de besvarade frågorna 5-8 garanterar att vår 
analys blir mycket nära relaterad till forskarnas eget språk. 

2. 1 Kondensering av register 

Register kan definieras som en formaliserad uppställning eller redovisning 
av element {ord eller tal). Om en dator och lämpliga "Key-Words-In-Con- 
text"-program (KWIC) används, kan vi bygga upp register som är mycket 
nära relaterade till den text analysen gäller. Men detta är inte en tillräcklig 
grund för en innehålls analytisk bearbetning. Det krävs att vi kan utnyttja ä- 
ven sådana relationer som existerar inom och mellan satser och att vi kan 
konstruera kategorier. En kategori definieras vanligen genom ett antal ge- 
mensamma attribut. Definitionsmässigt bestäms en uppsättning egenskaper 
som är både nödvändiga och tillräckliga för att ett lingvistiskt element eller 
elementkomplex skall kunna tilldelas en viss bestämd kategori. 

Definieras ett system av kategorier med utgångspunkt i empiriska över- 
väganden blir det nödvändigt att bestämma närhet, samhörighet eller likhet 
(detta kan också uttryckas som avstånd) för en uppsättning element. 

Intervju texterna för frågorna 5-8 har i sin helhet kodats enligt Agent- 
aktion -Objekt-paradigmet. Medan skale ringen av forskarnas handlingar som 
registreras i verbkod redan har beskrivits skall i denna rapport studeras re- 
lationsmönstren mellan dels "agenter" dels "objekt". Termen agent används 
här med innebörden aktionscentrum medan termen objekt står för medel el- 
ler mål som är föremål för en handling. 

Förstudierna av intervjutexternas utseende har visat att vi skulle få 
mycket ihåliga datamatriser. Genom användningen av olika klusteranalysmo- 
deller hoppas vi kunna kondensera både agenter och objekt, så att matriserna 
blir mera fullständiga, dvs i varje enskild cell finns förekomst markerad. 

Används klusteranalystekniker blir det möjligt att bestämma agent- och 
objektkluster på ett objektivt sätt. Definieras sedan agentklustren som analy- 
sens mätobjekt och conceptklustren (kvantitativt bestämda genom verbkopp- 
lingar) som analysens variabler, blir statistiska analyser möjliga. Dessutom 
kan vi dra objektivt definierbara och exakt jämförbara gränser mellan alla 
klustren (kategorier). Denna jämförelse är dock begränsad till en och samma 
undersökning. Har det fastställts ett gränsvärde, så blir den manifesta struk- 
turen inom en klusterupp sättning helt och hållet beroende av koefficienternas 
värde och är således inte längre utsatt för forskarens manipule ringar. (Se 
Sokal & Sneath, 1963, ss 49-53.) 

Varje sammanslagningskriterium förutsätter vissa bestämda matematis- 



12 - 



ka antaganden och dessa varierar mellan olika klusteranalysmodeller. Ge- 
nom att vi tillämpar dels flera olika modeller och kriterier, dels förfogar 
över information från analyser utförda med andra analysmodeller, kan vi 
bestämma om analysresultatet är meningsfullt eller om det handlar om en 
artificiell struktur. Sådan information är tillgänglig i Annerblom ''1974) 
och B. Bierschenk (1974). Klusteranalystekniker kan också användas för att 
kondensera resultat från kluster analyser. 

Innan vi redovisar tillvägagångssättet vid tillämpningen av olika kluster- 
analysmodeller för att kondensera intervjutexternas information skall vi ge 
en numerisk beskrivning av intervjutexternas utseende. 

Kodningen av de 400 sidor text som hänför sig till frågorna 5-8 har 
lett till 32 445 enheter (IBM-kort). Genom att vi definierar AaO-paradigmet 
som distinkta enheter har vi kunnat bygga upp 

1. ett substantivregister vilket omfattar agenter (A) och objekt (O). Regist- 
ret innehåller 1 634 element. 

2. ett verbregister som innehåller 1 607 element och 

3. ett adjektivregister som innehåller 586 element. 

Dessutom konstruerades 

4. ett register för substantivändelser som innehåller 77 element 

5. ett register för verbändelser som innehåller 37 element samt 

6. ett register för adjektivändelser som innehåller 41 element. 

En mera detaljerad beskrivning av materialets utseende påbörjades med att 
vi studerade hur intervjusvaren på frågorna 5-8 ser ut för intervjuperso- 
nerna 1-4. Resultatet av denna granskning redovisas i tabell 1. 

a 

Tabell 1. Numerisk beskrivning av intervjutext 
från intervjupersonerna 1-4. 



Paradigmet 


Antal 


% 


AaO 


864 


100.00 


aO 


86 


9.95 


Aa 


284 


34.08 


A O 


135 


16. 20 


A* 


87 


10.44 


O* 


190 


22. 80 



* Registrering sker endast vid första före- 
komst 

Som framgår ur tabell 1 är ca 60% av AaO-paradigmen på ett eller annat 



13 



sätt ofullständiga. Analysen borde således börja med en systematisk beskriv- 
ning av varje led i AaO-paradigmet. Definieras agenterna som analysens 
mätobjekt och objekten som analysens variabler, kan vi konstruera en data- 
matris med 16 530 celler. En empirisk kontroll av antalet celler visade att 
endast 342 eller 2. 27% av cellerna innehåller någon eller några markeringar. 
Med utgångspunkt i detta resultat blev det tydligt att materialet måste konden- 
seras och homogeniseras betydligt. I detta syfte genomfördes följande analys- 
program. 

Steg 1. En analys av hur många agenter 40 intervjupersoner har producerat 
på fyra frågor. 

Steg 2. En analys av hur agenterna fördelar sig på intervjupersonerna. 

Steg 3. En analys av hur många objekt 40 intervjupersoner har producerat 
på fyra frågor. 

Steg 4. En analys av hur objekten fördelar sig på intervjupersonerna. 

Steg 5. En klusteranalys av agenterna: (i) BMD P01M, där agenter behand- 
las som variabler och (2) BMD P02M, där agenter behandlas som 
mätobjekt. 

Steg 6. En klusteranalys av objekten: (1) BMD PO IM, där objekt behandlas 
som variabler och (2) BMD P02M, där objekt behandlas som mät- 
objekt. 

Steg 7. En klusteranalys av block: (1) BMD P03M, där agenter respektive 
objekt och intervjupersonerna utgör olika block och där tröskelvär- 
det (steglängden) bestämdes till .20 respektive (2) tröskelvärdet 
. 10. 

Steg 8. En analys av agenternas koincidenser med objekt, där koincidenser- 
na bestäms genom verb. 

Steg 9. En analys av antalet agenter som förekommer minst fem gånger i 
inte rvjumate rialet , 

Steg 10.' En analys av antalet objekt som förekommer minst fem gånger i in- 
tervjumaterialet. 

Steg 11. En analys av fördelningen av antalet agenter som koinciderar med 
sådana objekt som förekommer minst fem gånger. 

Steg 12. En analys av fördelningen av antalet objekt som koinciderar med så- 
dana agenter som förekommer minst fem gånger. 

Steg 13. En klusteranalys av agenter respektive objekt: (1) BMD PO IM, där 
agenter respektive objekt behandlas som variabler. 

Steg 14. En analys av agentklustrens koincidenser med objektklustren, där 
koincidenserna bestäms genom verb. 

Steg 15. En diskriminantanalys av reducerade koincidensmatriser. 

Eftersom statistiska analyser och således också klusteranalyser förutsät- 
ter fullständiga datamatriser studerades AaO-paradigmet närmare. Av 3 458 
subjekt-objekt -kombinationer förekommer endast 166 eller 4. 8% hos fyra 
eller flera intervjupersoner. Fyra forskare eller 10% bestämdes som en ned- 
re gräns för en numerisk beskrivning, eftersom avsikten är att så småningom 



14 



kunna utföra olika sambands studier. Ett sätt att förbereda intervjumateria- 
let så att klusteranalyser kan utföras är att standardisera materialet, så 
att endast första förekomsten av en viss bestämd intervjuperson markeras, 
dvs W^. -\ = i. Alla ingångar i en matris får på detta sätt lika stor betydel- 
se. Skall två matriser jämföras med varandra kan sedan ingångarna lätt ska- 
leras om, t ex till medelvärdet och varians 1. 

En granskning av agenternas användningsfrekvens visar att analysmate- 
rialet innehåller 953 agenter. Av dessa används emellertid endast 90 eller 
9.44% av fyra eller flera forskare. Granskningen av objektens förekomst vi- 
sar att analysmaterialet innehåller 1 122 olika objekt. Det är dock endast 
126 eller 11. 2 3% som förekommer hos fyra eller flera intervjupersoner. En 
datamatris av storleksordningen 90 * 126 skulle leda till 11 340 celler, av 
vilka antagligen de flesta skulle vara tomma och en statistisk analys besvär- 
lig att utföra. Av detta skäl har utförts de klusteranalyser som nu skall be- 
skrivas. 



2. 2 Beskrivning av manifesta relationsmönster 

När olika klustermodeller används för att beskriva relationsmönster är fors- 
karens syfte att homogenisera och kondensera stora datauppsättningar. Det- 
ta resulterar i vårt fall i en hierarkisk klassificering eller sammanslagning. 
Ytterligare klassificeringar eller sammanslagningar kan skapas genom att 
en och samma teknik används fastän med olika sammanslagningskriterier 
eller också genom användningen av en annan men jämförbar teknik. Klust- 
ringsresultaten kan sedan jämföras med varandra. Bedömningen av huruvi- 
da de erhållna resultaten är meningsfulla eller ej kan dock endast ske subjek- 
tivt. ' 

2. 2. 1 Klustring av agenter 

Behandlas intervjupersonerna som mätobjekt och agenterna som variabler 
kan vi konstruera likhetsmatriser (eller avståndsmatriser) och definiera av- 
ståndet mellan två rader i matrisen. Radvärden beräknas för samtliga va- 
riabler. Det förutsätts att inget av radvärdena saknas. De flesta tekniker 
bygger på användning av likhetsmått. Likhetskoefficienternas värden kan va- 
riera mellan 1.00 (perfekt överensstämmelse) och (ingen överensstämmel- 
se alls). Ett av klusteranalyspr ogrammen som vi har använt är BMD PO IM, 
programmet finns beskrivet i Biomedical Computer Programs (Dixon, 1975). 
Enligt detta grupperas variablerna efter likhet. Som mått på associationen 
mellan par av variabler har använts "euklidiskt avstånd". Detta avstånd är 
definierat som "Kvadratrot ur summan av de kvadrerade skillnaderna mel- 
lan värdena för variabelpar". Summeringen sker över samtliga 40 intervju- 



- 15 



personer. På detta sätt bildas ett kluster som innehåller de variabler som 
är mest lika varandra. Genom en sammanslagningsalgoritm bestäms sedan 
vilka två kluster som är mest lika varandra. I denna analys har vi använt 
oss av "the average linkage algorithm". Enligt denna regel beräknas medel- 
avståndet mellan en variabel i det första klustret och en variabel i det and- 
ra klustret. 

Likhetsmatriserna kan sedan användas på flera olika sätt. Klusteranalys- 
tekniken som bygger på Sokal och Sneath's metod (BMD P01M) transforme- 
rar likhetskoefficienterna till produktmomentkorrelationer. De relationer 
som existerar mellan likhetsvärden och produktmomentkorrelationer åter- 
ges i tabell 2. 



Tabell 2. Transformering av likhetsvärden 
till produktmomentkorrelationer 



Likhets- 


P 


r oduktm oment - 


värden 


korrelationer 


50.00 




.00 


55.00 




. 10 


60.00 




. 20 


65. 00 




. 30 


70.00 




.40 


75.00 




. 50 


80.00 




,60 


85.00 




. 70 


90.00 




.80 


95.00 




. 90 


100.00 




1.00 



De i 'tabell 2 redovisade korrelationerna utgör ett mått på den hierarkiska 
klassificeringens anpassning till den ursprungliga likhetsmatrisen (se Ander- 
berg, 197 3, ss 302-204). Vid analysens början betraktas varje enskild agent 
som ett "kluster". Uppfyller två kluster ett närhets- eller avståndskriterium 
slås de samman till ett. Processen fortsätter på detta sätt iterativt genom 
hela materialet. Som lägsta gräns för sammanslagning vid klusterbildningen 
har använts r > . 30. Resultatet av agentklustringen redovisas sammanfatt- 
ningsvis i bilaga (bil 1:1). Med kännedom om intervjutexterna kan sägas att 
klustren ur tolknings synpunkt förefaller vara meningsfulla. Att det finns re- 
lativt många "en-variabelkluster" tyder på heterogenitet i agenterna. Detta 
kan bl a bero på att vi i denna analys inte har skilt mellan hjälpverb (kod 41) 
och verb (kod 40). Konstruktionen med hjälpverb har en kopulativ funktion, 
dvs verbet (i första hand 'är' ) binder ihop agentkod med en beskrivning eller 
klassificering, där således en handling inte framställs. I denna bemärkelse 



16 - 



rör det sig om en bestämning. Med hänsyn till att detta klustringsresultat 
endast utgör en slags förstudie skall resultatet av agentklu stringen inte re- 
produceras i sin helhet, men det finns tillgängligt vid pedagogisk-psykolo- 
giska institutionen vid Lärarhögskolan i Malmö. I denna fas av analyspro- 
cessen är det också för tidigt att ge klustren sammanfattande rubriker, var- 
för vi avstår från denna procedur. 

2. 2. 2 Klustring av objekt 

Utgångspunkt för klustring av objekt, där objekt behandlas som variabler, är 
129 objekt. Resultatet av objektklu stringen redovisas sammanfattningsvis i 
bilaga (bil 1:2). Vid utvärderingen av klustringsresultatet har använts sam- 
ma sammanslagningskriterium som vid utvärderingen av agentklu stringen. 
Objektklu stringen visar en betydlig reducering av antalet variabler, nämli- 
gen från 129 till 48. Kluster strukturen förefaller vara meningsfull. Ett teck- 
en på den större homogeniteten i objektklustren är dels att det finns flera 
kluster som innehåller tre eller flera variabler än vad som är fallet i agent - 
klustren. Dessutom finns det färre "en-variabelkluster". Denna större ho- 
mogenitet skulle kunna förklaras med verbens selektiva funktion. Det är dock 
ännu för tidigt att ge klustren sammanfattande rubriker, varför vi skall av- 
stå från att söka efter sådana. 

2. 2. 3 Klustring av block 

Hartigans (1972, ss 123-129) förslag till en "direct clustering of a data ma- 
trix" innebär en klusteranalysmodell som skiljer sig i flera avseenden från 
BMD PO IM -programmet. Analysmodellen (BMD P03M) är mera komplex ef- 
tersom både mätobjekt och variabler klustras simultant. Hartigan (1972, s 
123) skriver: 

"The principal advantage in this approach is the direct interpretation of the 
dusters on the data. " 

En annan väsentlig skillnad mellan blockklustringstekniken och den redan be- 
skrivna är att blockklustringstekniken bygger på att en jämförelse av likhets - 
matriserna sker genom en beräkning av avstånd, istället för korrelationer. 
Detta avstånd representeras som ett vägt euklidiskt avstånd. Klusteranalys- 
metoden bygger på ett försök att minimera avståndet mellan matriserna, där 
den ena matrisen är den ursprungliga likhetsmatrisen och den andra är en lik- 
hetsmatris för kluster. Vad som sker är alltså att skillnaderna mellan grupp- 
medelvärden testas och de kluster som på en viss bestämd nivå visar sig va- 
ra mest lika varandra med avseende på sina respektive medelvektorer eller 
centroider blir sammanslagna. En egenskap hos denna metod är att likhets- 



17 - 



värdena för de "sammanslagna" i de mest lika klustren kan variera (stiga 
och falla) från steg till steg. Således kan det till exempel inträffa att avstån- 
det (när likhetsmåttet är ett avståndsuttryck) mellan centroiderna av vissa 
par är mindre än avståndet mellan ett annat par som sammanfogats vid ett ti- 
digare stadium. Detta medför att den sista länkningen sker på en lägre nivå 
än vad som skedde i de båda föregående fallen (se Anderberg, 1973, s 141). 

Blockkluster analys en utfördes med agenterna som variabler och intervju- 
personer som mätobjekt. Två olika tröskelvärden användes, nämligen steg- 
längd . 10 och steglängd . 20. Men för fullständighetens skull redovisas också 
alla övriga steglängder. Denna studie utgör tillsammans med de två tidigare 
redovisade kluster analys erna en förstudie varför vi avstår från en mera de- 
taljerad redovisning av kluster strukturen och endast redovisar resultatet 
sammanfattningsvis i bilaga (bil 1:3). Som framgår ur bilaga 1:3 är klust- 
ringsstrukturerna ganska lika varandra. Dessutom framgår tydligt vilka 
kluster de större klustren sönderfaller i när gränsvärdet väljs mera restrik- 
tivt. Tolkningen blir därigenom också lättare. Den mest påtagliga skillnaden 
mellan de båda redovisade klustringsresultaten är att tröskelvärdet . Z0 le- 
der till färre kluster än vad som är fallet när tröskelvärdet . 10 används 
som uppdelningskriterium. I den första analysen har bildats 38 khister me- 
dan antalet kluster i den andra analysen är 24. I båda analyserna förefaller 
det dessutom som om de mera abstrakta agenterna klustras och länkas ihop 
på ett relativt sent statium i analysproceduren. 

I nästföljande kapitel skall vi försöka sammanfatta resultaten av agent - 
klustringen genom att jämföra de olika analysteknikernas utfall med varand- 
ra. 

2. 2. 4 En jämförelse av två klusteranalysmetoders utfall 

Inledningsvis nämndes att olika matematiska antaganden och olika uppdelnings 
kriterier kan ha till följd att användningen av olika klusteranalystekniker le- 
der till olika kluster strukturer. Vårt syfte med denna jämförelse är att stu- 
dera huruvida det finns en kärna av kluster eller "naturliga grupper" eller 
åtminstone enskilda "agenter" som förhåller sig stabilt oavsett vilken ana- 
lysmodell som tillämpas. Syftet är alltså att sortera agenterna i grupper så 
att graden av "naturliga associationer är hög" bland de agenter som har place- 
rats i en och samma grupp och låg mellan medlemmarna i olika grupper. I 
bilaga (bil 1:4 - 1:5) redovisas i jämförande syfte en reorganisering av klus- 
terresultaten ur bilagorna 1:1, 1:2 och 1:3. 

En jämförelse mellan agentklustren som ett resultat av Sokal och Sneath's 
metod respektive Hartigans visar att det finns många kluster som har stora 



- 18 



likheter med varandra. Men analysresultaten visar också att "jag"-referen- 
sen utgör ett eget kluster med jämförelsevis höga frekvenser. Detta föran- 
ledde en uppdelning av jag-referensen i så många distinkta element som det 
finns intervjupersoner. Dessutom tyder analysresultaten på att vi inte borde 
normera agenterna med hänsyn till intervjupersonerna utan studera agenter- 
nas förekomst i texten oberoende av hur pass många intervjupersoner som 
har använt sig av samma agent. På så sätt blir det lättare att "naturliga" i 
texten förekommande agentkluster kan bildas. 

2. 2. 5 Klustring av agenter &: objekt 

De hittills presenterade klusteranalysresultaten bygger alla på en klustring 
av agenter respektive objekt utan hänsyn till agenternas koincidenser med 
objekten och omvänt. Vilka agenter som koinciderar med vilka objekt och 
hur ofta bestäms genom verbkopplingar. Men till grund för vår analysteknik 
ligger just antagandet att hela AaO-paradigmet är av betydelse i en analys 
och syntes av empiriska fenomen. I en nästa fas i analysprogrammet (ste- 
gen 8-13) har vi studerat förekomst och fördelning av de agenter som koin- 
ciderar med objekten när objekten relateras till agenterna via verb och om- 
vänt. Denna analys visar att 888 agenter koinciderar med objekten, medan 
960 objekt koinciderar med agenterna. En analys av agenternas och objektens 
frekvensfördelning visar att en gräns kan dras vid frekvens 5, dvs de agen- 
ter och objekt som förekommer minst fem gånger i hela materialet (oavsett 
intervjuperson) borde ingå i den fortsatta analysen. En ny analys av fördel- 
ning av agenter och objekt med (N > 5) visar att det finns 222 agenter och 
192 objekt. För att kunna bilda en likhetsmatris från en datamatris av stor- 
leksordningen 222 #192 blev det nödvändigt att utvidga befintliga datorpro- 
gram. Sedan utfördes en klusteranalys med hjälp av Sokal och Sneath's klus- 
termodell dels för agenterna som variabler, dels för objekten som variab- 
ler. Klusterstrukturerna redovisas i bilaga 2 och 3. En sammanfattning av 
agenternas klusterstruktur redovisas i bilaga 2:5 - 2:6 och objektens klus- 
terstruktur sammanfattas i bilaga 3:5 - 3:6. Som sammanslagningskriterium 
används, i likhet med de tidigare analyserna, korrelationer >. 30. En jäm- 
förelse mellan de kluster som redovisats i rutorna 1 och 2 och de kluster 
som framgår ur rutorna 5 och 6 visar att klusterstrukturerna har ändrats 
helt och hållet. 

Beroende på vilka antaganden vi gör och hur vi specificerar våra gräns- 
värden kan vi alltså med hjälp av klusteranalyser upptäcka helt olika struk- 
turer i våra data. Det framgår tydligt ur analysresultaten att vi, om analys - 
proceduren baseras på AaO-paradigmets enskilda delör, får helt andra klus- 



19 



terstrukturer än vad som är fallet när vi tar hänsyn till relationerna inom 
AaO-paradigmet. 

Agenternas kluster struktur visar att 222 agenter kan kondenseras betyd- 
ligt, dvs med mer än 50%. Denna analys har lett till 43 kluster med 2 eller 
flera agenter och 57 kluster med endast 1 agent. En påfallande skillnad mel- 
lan dessa agentkluster, och de som redovisats tidigare är att referenserna 
till "jag" eller ett visst bestämt projekt dominerar. Det större inslaget av 
agenter innefattar även begrepp som projekt, institution, bibliotek etc. Des- 
sa tycks fungera som sammanfattande termer på personer som kan agera. 
Ett annat typiskt drag i agentklustren är alla beteckningar för olika perso- 
ners verksamhetsområden eller funktion, t ex medarbetare, doktorand, pro- 
jektledare eller arkivarbetare. En tolkning skall dock inte göras nu. 

Objektens klusterstruktur visar att 192 objekt kan kondenseras med mer 
än 50%. Objektstrukturen innehåller 53 kluster med 2 eller flera objekt och 
31 kluster med endast 1 objekt. Förhållandena är närmast spegelvänt till 
agentstrukturen. Detta tyder på att det finns större likheter mellan objekten. 
Sammanfattningen av agentstrukturen tycks ge uttryck för ett agerande eller 
kontakttagande i syfte att skaffa information (bibliotekens namn och referat - 
organens beteckningar finns med liksom referensgrupper). Sammanfattningen 
av objektstrukturen ger mera uttryck för själva forskningsarbetet och tillvä- 
gagångssätt, t ex begrepp för problemområdet ifråga och de abstrakta orden 
som problem eller problemställning, program, rapport eller avhandling. Ur 
tolknings synpunkt förefaller klustren vara meningsfulla men det är ännu för 
tidigt att försöka ge varje enskild grupp en sammanfattande rubrik. 

Näs,ta steget (steg 14) i analysproceduren gäller en granskning av agent - 
och objektklustrens koincidensmatris. Denna matris utgörs av 64 agenter och 
53 objekt. Att 64 agentkluster valdes beror på att det finns förutom 43 klus- 
ter med 2 eller flera agenter ytterligare 21 kluster med en agent vars frek- 
vens är lika stor eller större än den lägsta frekvensen i ett kluster med 2 
eller flera agenter. Den resulterande koincidensmatrisen granskades med 
avseende på antalet tomma celler. Av 3 392 celler är det endast 646 eller 
i 6% som innehåller en eller flera markeringar. En matris av detta utseende 
lämpar sig knappast för t ex korrelativa studier. Men i och med att denna 
analysteknik också kan användas för att kondensera resultat från olika klus- 
teranalyser är det naturligtvis möjligt att komprimera materialet ytterliga- 
re. Resultatet av en iterativ sammanslagning med hjälp av de tillämpade klus- 
teranalysteknikerna bearbetas för närvarande. Men i ^_~nna redovisning skall 
för ögonblicket tillämpas ett enklare sätt att gå tillväga, dvs alla agenter och 
objekt vars koincidenser understiger 10% negligeras. Resultatet av denna se- 



- 20 



lektion blev en matris med 16 agentkluster och 9 objektkluster. I och med 
att denna matris fortfarande innehåller 34% av cellerna utan någon marke- 
ring, har matrisen minskats till en matris av storleksordningen 14 $ 6. Ge- 
nom denna minskning reduceras antalet celler utan någon observation till 
19%. Med denna matris föreligger den nödvändiga förutsättningen (att medel- 
värdes skattningar inte blir alltför många) för att vi kan utnyttja de beroen- 
den som existerar inom AaO-paradigmet för att ge objekten en empirisk me- 
ning. Genom att de verbskattningar som föreligger kopplas till objekten kan 
varje objektkluster få sin empiriska innebörd. På så sätt omvandlas de till 
"concepf-kluster. Betraktas nu agentklustren som mätobjekt och concept- 
klustren som variabler kan vi betrakta mätobjekten som tre av varandra obe- 
roende grupper (se Bierschenk & Bierschenk, 1976, ss 79-89). Ett sådant 
kovariations schema lämpar sig för en diskriminantanalys. Men innan den- 
na analys presenteras och diskuteras mera utförligt skall vi presentera 
agentklustren och försöka ge dem en sammanfattande beteckning. I ruta 1 
presenteras agentklustren och i ruta 2 objektklustren. 






- 21 - 



Ruta 1. Utvalda agentkluster 



Agenter 



Beskrivning 



Kluster 1: Socialpsykologiskt orienterade forskare 



ARBASS-projektet 

Medarbetare 
STUG -projektet 

Man (33) 
Jag (25) 
Jag (35) 



Psykiskt utveckling shämmade ungdomars 
yrkes- och samhällsanpassning. 

Studier av generationsmotsättningar 
Självständighetsutveckling 
Individualiserande undervisning i geografi 
Undersökningar av barns personlighetsut- 
veckling i skilda bebyggelsemiljöer. 



Kluster 5: Elevorienterade forskare 



FRIS -projektet 
Jag (37) 
Jag (17) 
Jag (28) 



Fri skrivning på grundskolans mellanstadium 
Förskola - lågstadium i samverkan 
Studieavbrott i grundskolan 
Konsumentprojektet 



Kluster 8: Språk-orienterade forskare 

Bibliotek 

Jag (36) Fri skrivning på grundskolans mellanstadium 

Jag (29) Bedömning av uppsatser 

Kluster 9; Naturvetenskapligt orienterade forskare 

Jag (04) Problemlösning, matematikundervisning, ut- 

bildningsplanering 
Jag (14) Studieinriktning i gymnasium och fackskola 

(fysik) 

Kluster 11: Kognitionspsykologiskt orienterade forskare 

Jag (01) K ognitiv utveckling (Piaget) 

Jag (18) Självinstruerande metoder i dövundervisning 

Jag (09) Educational Achievement 

Jag (16) Studieförbundens mål - nu och i framtiden 

Kluster 12: Forskare intresserade i metodproblem 

Jag (27) Pedagogik i lärarutbildning: innehållsanalys - 

problem 
Jag (24) Metodproblem i pedagogisk forskning 

Jag (08) Statistiska metodproblem i pedagogisk forsk- 

ning. 

Kluster 13: Forskare intresserade i påverkningsprogram 

PU SÄ -projektet Personlighetsutveckling hos särskoleelever 

ÖM -projektet övergripande mål 

Jag (05) Socialpsykologiska aspekter på den obligato- 

riska lärarfortbildningen: programutveckling 

Jag (32) Undervisningsmetoder inom den högre utbild- 

ningen 

Jag (31) Fyraårsbarn och deras föräldrar (föräldraskol- 

ning) 

Jag (33) Social utveckling och social fostran i grundsko- 

lan 



Ruta 1. Forts. 



22 



Agenter 



Beskrivning 



Kluster 14: Lingvistiskt orienterade forskare 

Bierschenk Psykolingvistik 

Man (29) Analys av lingvistiska strukturer 

Jag (30) Undervisningsmetodik i tyska 

Kluster 18: Humanistiskt orienterade forskare 



Forskare 
Jag (20) 

Jag (06) 



Frihet och jämlikhet som pedagogiska grund- 
begrepp inom västerländsk pedagogik 
Process analysis of non-grading 



Kluster 20: Forskare intresserade i socialisation 



Jag (03) 
Jag (13) 



Studier om skolans socialisation 
Undersökningar av det inre arbetet i grundsko- 
lan. 



Kluster 25: Informationsspridning 

Litteratur 
Symposium 

Kluster 34: Informationstyp och informationsöverföring 



Bok 

Relation 

Norm 

Källa 

Konvention 

Mätinstrument 

Idé 

Problemformule ring 



Kluster 44: 



Vi 



Läsning 

Metod 

Uppslag 

Datamaskin 

Referens 

Innehåll 

Verk 

PA 

Böcker 



forskare, inom projektet, etc. identifiering 
med vissa grupper 



Kluster 46: 
Person 



ospecificerad 



I ruta 1 finns det tre olika typer av kluster redovisade, nämligen sådana (1) 
som huvudsakligen innehåller agenter som refererar till projektbeteckningai 
och personer. . , (2) som uteslutande innehåller agenter som refererar till 
informationsspridning, information styp och informationsöverföring samt (3) 



- 23 - 



som är relativt ospecificerade. Som framgår ur ruta i har den första typen 
av kluster beskrivits med hjälp av de problemområden som respektive fors- 
kare vid intervjutillfället nämnt som sin referenspunkt för intervjun. De and- 
ra två klustertyperna behöver inte någon beskrivning utöver vad som kan ut- 
läsas ur själva klustren. 



Ruta 2. Utvalda objekt 



Kluster 13: Bibliografisk referens 

Litteratur 

Referens 

Tidskrift 



Kluster 14: Forskningsorganisation 

Institution 

Projekt 

Seminarium 



Kluster 29: Problemdiskussion 

Diskussion 
Problem 

Kluster 46: Informationskanal 

Bibliotek 

Symposium 

Person 

Psychological Abstracts 

Referensgrupp 

ERIC 

Institutuionsbibliotek 

Universitetsbibliotek 

Handböcker 

Referatorgan 

Kluster 47: Forskningsmetodisk information 

Design 

Sammanfattning 

Mätinstrument 

Kluster 48: Information för begreppsmässig avgränsning 

Dokument 

Uppslag 

Idé 



Utmärkande för de kluster som redovisas i ruta 2 är att de innehållsmässigt 
inte behöver förtydligas med någon beskrivning. Jämförs dessa kluster med 
de som redovisats i kapitel 2, 2. 1 - 2. 2.4 framgår tydligt att vi först genom 
utnyttjande av hela satser kan övervinna att sådana strukturer som existerar 
i våra texter sönderstyckas på ett artificiellt sätt. 



- 24 



2. 3 Beskrivning av latenta relationsmönster 



I och med kapitel 2. 2. 5 har vi kommit fram till ett kovariations schema som 
lämpar sig för en analys av mera komplexa relationer. Med hjälp av en dis- 
kriminantanalys skall i detta kapitel studeras om och i vilken utsträckning de 
sex i ruta 2 beskrivna conceptklustren kan användas för att separera grup- 
perna så långt som möjligt. (För en beskrivning av di skriminan tanalysmo- 
dellen hänvisas till Cooley & Lohnes, 1971; Tatsuoka, 1971. ) 

Användning av multivariata tekniker förutsätter vanligen många fler mät- 
objekt och variabler än vad som är fallet i denna analys. Ju flera mätobjekt 
som ligger till grund för modellens anpassning till en uppsättning empiriska 
data desto större säkerhet föreligger för modellens "goodness of fit" och så- 
ledes för resultatens generaliserbarhet. 

En annan förutsättning som måste vara uppfylld är att mätobjekten utgör 
ett slumpmässigt urval. Detta krav kan inte kompenseras genom att antalet 
mätobjekt som ingår i analysen ökas. Detta senare krav måste anses vara 
uppfyllt i och med att intervjupersonerna utgör ett slumpmässigt urval. Där- 
emot utgör 14 mätobjekt, 6 variabler och 3 grupper ett mycket litet material, 
vilket begränsar vår möjlighet att generalisera analysens resultat. 

Beslutet att använda en multivariat analysmodell grundar sig på följande 
överväganden: 

1. Mätobjekten utgörs inte av enskilda agenter utan av agentgrupper som är 
ett resultat av en statistisk kon den se rings- och homogeniseringsprocess. 

Som framgått av den beskrivna analysproceduren ligger flera hundra obser- 
vationer till grund för bildandet av de kluster som ingår i analysen. Detta 
ger en säkrare empirisk förankring än vad som hade varit fallet med enskil- 
da agenter som mätobjekt. Samma resonemang gäller för de conceptkluster 
som ingår i analysen. 

2. De skattningar som ligger till grund för denna visar hög reliabilitet 
(a max = . 86 -. 97). 

Dessa värden indikerar tillförlitliga mätningar. Till följd av det lilla antal 
mätobjekt kvarstår emellertid osäkerhet med avseende på hur väl modellen 
passar våra data. Men detta resonemang har endast betydelse för signifikans- 
testning och generalisering. Används di skriminantanalysrn odelien i rent des- 
kriptivt syfte är de farhågor som uttryckts med avseende på generaliserings- 
aspekten av underordnad betydelse. 

Diskriminantanalyser kan utföras dels genom att samtliga variabler an- 
vänds simultant, dels genom en stegivs analys av varje enskild variabels re- 
lativa diskrimineringsförmåga. Båda analystyperna har genomförts. De da- 



- 25 



torprogram som kom till användning är dels Cooley & Lohnes (1971) MANO- 
VA & DISCRIM, dels det stegvisa di skriminantanalyspr ogrammet ur SPSS. 
Vad beträffar den simultana användningen av variablerna leder båda program- 
men till identiska resultat. En mera detaljerad redovisning av diskriminant- 
analys resultatet skall i det följande ske mot bakgrund av den stegvisa analy- 
sen, eftersom jämförelsen mellan båda analystyperna visade att det finns en 
variabel som försämrar diskriminantfunktionernas diskrimineringsförmåga. 

När tre grupper existerar kan två diskriminantfunktioner bildas. Varje 
funktions diskrimineringsförmåga anges med hjälp av de egenvärden och ka- 
noniska korrelationer som är associerade med respektive funktion. Egenvär- 
dena anger funktionernas relativa betydelse. Summan av egenvärdena är ett 
mått på den totala varians som existerar i de diskriminerande variablerna. 
I tabell 3 redovisas funktionernas diskrimineringsförmåga. 

Tabell 3. Diskriminantfunktioner, egenvärden (X), relativ procent (%) 





kanoniska korrelationer 


(R) 




Funktion 


X 


% 




R 


1 
2 


i. 36 
.43 


75.85 
24. 15 




.76 

. 55 



Som framgår ur tabell 3 har den första funktionen mycket större betydelse 
för separeringen än vad den andra har. Förhållandet motsvarar 3:1. Den ka- 
noniska korrelationen utgör ett annat associationsmått. R anger i vilken ut- 
sträckning, en funktion är relaterad till "gruppvariablerna". 

De' statistiska test som är inkorporerade i SPSS -programmet är Wilk's 

2 
lambda (A) och X . Dessa anger med vilken framgång de sex conceptklustren 

separerar våra 3 grupper när variablerna bildar en di skrimin antfunktion. I 

tabell 4 redovisas de nämnda statistiska testen. 

Tabell 4. Diskriminantfunktioner, Wilk's lambda (A), 
X , df och signifikansnivå (p) 



Di skrimin ant- 
funktion 



A 



X 



df 




1 



30 44.98 10 .00 

70 13.28 4 .01 



Som framgår ur tabell 4 är båda funktionerna signifikanta och således av be- 
tydelse för en diskriminering av grupperna. A står i omvänt förhållande (ett 



26 



invers mått) till diskrimineringsstyrkan. Höga värden på A betyder att det 
inte finns någon diskriminerande information av betydelse kvar. 

De två härledda di skriminan tfunktionerna redovisas tillsamman med si- 
na respektive koefficienter 'standardiserade) i tabell 5. 

Tabell 5. Diskriminantfunktioner (f) och standardi- 
serade koefficienter. 



1 ' ■ 

Concept-kluster 


f l 


f 2 


13. Bibliografi sk referens 


. 50 


. 04 


29. Problemdiskussion 


.44 


.82 


46. Informationskanal 


. 53 


-.71 


47. Forskningsmetodisk 


-. 17 


-.49 


information 






48. Information för be- 


. 32 


. 33 


greppsmässig av- 






gransmng 







De koefficienter som redovisas i tabell 5 är vikter och kan tolkas på samma 
sätt som faktorladdningar eller beta vikter i en multipel regressionsanalys. 
I denna bemärkelse anger koefficienterna vilka kluster som bidrar mest till 
differentieringen i respektive dimension. Av betydelse för den första funk- 
tionen är "Bibliografisk referens" och "Informationskanal" som dessutom vi- 
sar hög negativ vikt i den andra, funktionen. 

Av betydelse för den andra funktionen är "Problemdiskussion" och med 
negativt förtecken "Forskningsmetodisk information". "Information för be- 
greppsmässig avgränsning" är däremot för båda funktionerna av lika stor be- 
tydelse. Detta resultat stämmer överens med de resultat som redovisats i 
B. Bierschenk (1974, s 64). 

Concept-klustret "Forskningsorganisation" har däremot ingen diskrimi- 
nerande funktion utan snarare en reducerande effekt när detta kluster kombi- 
neras med de övriga. Om vi bortser från koefficienternas förtecken visar 
tabell 5 att klustren 29» 46 och 48 bidrar substantiellt till båda funktionerna. 
Utgångsvärdena redovisas i bilaga (bil 4:1). De redovisade två funktionerna 
har formats så att separeringen mellan grupperna blir så stor som möjligt. 
Vi skall nu närmare studera i vilken utsträckning vi har lyckats att skilja 
grupperna åt och i vad mån klassificeringen av de enskilda agentklustren till 
respektive grupp har kunnat göras tillfredsställande. I tabell 6 redovisas 
sammanfattningsvis klassificeringsresultatet. 



27 - 



Tabell 6. Sammanfattning av klassificeringsresultaten 



Grupp 


Antal 
mätobje 


skt 




Predice 
grupp 1 


rad gruppti 
grupp 2 


Uhörighet 
grupp 3 


1 


14 




n 
% 


12 
85.7 


2 
14.3 



.0 


2 


14 




n 
% 


2 

14. 3 


9 
64. 3 


3 
21.4 


3 


14 




n 

% 



.0 


2 
14.3 


12 
85.7 



Grupp 1 Värderingsdimension 
Grupp 2 Aktivitets dimension 
Grupp 3 Styrkedimension 



Mätobjekten har i 78. 57% av fallen kunnat klassificeras korrekt. Med klassi- 
ficering avses här processen att bestämma den sannolika grupptillhörigheten 
för ett visst bestämt mätobjekt när endast mätobjektets värden på de i analy- 
sen ingående diskrimineringsvariablerna är tillgängliga. Men det bör kanske 
påpekas att sannolikhets skattningar av denna typ förutsätter stora antal mät- 
objekt (> 3 000) om vi med säkerhet skall kunna uttala oss om sannolikheten 
att en händelse inträffar eller ej. De uppskattade sannolikheter som denna 
klassificering bygger på måste alltså betraktas som mycket osäkra. Med den- 
na reservation i minnet kan vi utläsa ur tabell 6 att variablernas effektivitet 
i att separera mätobjekten är bäst med avseende på grupp 1 och 3. Den rela- 
tivt stora proportionen felklassificerad (35. 7%) innebär att variablerna med 
avseende på aktivitetsdimensionen diskriminerar dåligt. Ur tabell 6 framgår 
också att felklassificeringarna i värderings- och styrkedimensionen är lika 
stora (14. 3%). 

Ett annat sätt att studera diskriminantfunktionernas klassificeringsförmå- 
ga är att studera agentklustrens grupptillhörighet. Genom en klassificering 
av agentklustren som använts för härledning av funktionerna och en jämförel- 
se mellan predicerad grupptillhörighet och den aktuella grupptillhörigheten 
kan framgången i klassificeringen mätas empiriskt. Måttet för denna mätning 
är proportionen korrekt klassificerade agentkluster. I bilaga (bil 4:2 - 4:4) 
redovisas predicerad grupptillhörighet för varje enskilt mätobjekt och diskri- 
minantvärdenä. 

Som framgår ur bilaga 4:2 är det agentklustren "Lingvistiskt orienterade 
forskare" och "Informationsspridning" för vilka vi med utgångspunkt i våra 
conceptkluster i första hand skulle ha predicerat grupptillhörighet 2, dvs till 
aktivitetsdimensionen. 






- 28 



I bilaga 4:3 redovisas diskriminantfunktionernas klassificeringsförmåga 
för grupp 3, dvs styrkedimensionen. Som framgår ur denna bilaga predice- 
ras för agentklustren "Socialpsykologiskt orienterade forskare" och "Kogni- 
tionspsykologiskt orienterade forskare" grupptillhörighet 2, dvs till aktivi- 
tetsdimensionen. Antalet felaktiga klassificeringar är med avseende på den- 
na "grupp" endast 2, vilket innebär att våra sex conceptkluster fungerar väl 
som prediktionsvariabler. Ett annat utmärkande drag i denna tabell (bil 4:3) 
är att diskriminantvärdena för mätobjekten med avseende på denna dimen- 
sion är tämligen lika varandra. I bilaga 4:4 skall slutligen redovisas hur väl 
mätobjekten har kunnat prediceras med avseende på deras tillhörighet till 
grupp 2, dvs aktivitetsdimensionen. 

Som framgår ur denna bilaga har det varit mera besvärligt att, med ut- 
gångspunkt i den information som är tillgänglig genom conceptklustren, pre- 
dicera agentklustren s tillhörighet till grupp 2, dvs aktivitetsdimensionen. I 
35.71% av fallen blev agentklustren felaktigt klassificerade. För agentklust- 
ren "Språkorienterade forskare", "Informationstyp och -överföring" och "Vi" 
prediceras tillhörighet till styrkedimensionen. Klassificeringsproblem med 
avseende på "Forskare intresserade i metodproblem" och "Humanistiskt 
orienterade forskare" har uppstått med avseende på huruvida de tillhör grupp 
1 eller grupp 2. Denna större osäkerhet avspeglas också i en större varia- 
tion i diskriminantvärdena. 

Ytterligare information om skillnaderna mellan grupperna 1 • — 3 kan vi få 
genom gruppernas centroider (anges i fig i med* ) och en grafisk framställ- 
ning av rnätobjektens läge i ett tvådimensionellt diskriminantrum (grupptill- 
hörighet anges med siffrorna i, 2 eller 3). 

Centroiderna i figur 2 anger di skriminan tvär denas medelvärde för varje 
grupp och respektive funktion. Som framgår ur figur 1 diskriminerar funk- 
tion 1 väl mellan grupp 1 och 3. Denna funktion beskrivs främst av "Biblio- 
grafisk referens" och "Informationskanal", Funktion 2, vars positiva pol hu- 
vudsakligen karakteriseras av "Problemdiskussion" och vars negativa pol ka- 
rakteriseras av "Informationskanal" och "Forskningsmetodisk information" 
behövs för att skilja så långt som möjligt grupp 2 från 1 och 3. Figur 2 visar 
att det är lättare att skilja mellan värdering och styrka än mellan dels värde- 
ring och aktivitet, dels styrka och aktivitet. Men figuren visar också en god 
separeringsförmåga för båda funktionerna. Att denna inte framträder ännu 
tydligare torde bero på tre sk outliers. Det är agentklustret "Informations- 
spridning" med diskriminantvärden (1.63, - 1.61) i värderingsdimensionen 
och (-1, 67, - 2. 60) i aktivitetsdimensionen som avviker markant från de öv- 
riga klustren. Det andra agentklustret som faller utanför sin grupptillhörig- 



29 - 



-3.000 



3.000 



-1.5 n n 



.100 



+ + +_ + — + + + 



1 ,5(ir> 

+- 



3.0P0 
— + 



3.000 



2.250 



2.250 



1.500 



.750 



.000 



3 3 3 3 

* 33 

23 2 
3 2 



1 
l 1 



1 * 

1 1 



1.500 



,7*0 



.000 



-.750 



-.750 



-1.500 



-1.500 



-2.250 



-2.250 



-3.000 



+---------+-———+———_+_——— _4— —---+—— ——+———•— +-—•—— + 



•2.250 



-.750 



.750 



+. 

2.250 



-3.000 



Diskriminantfunktion 1 

Figur Z. Mätobjektens läge i ett tvådimensionellt di skriminantrum 

het är "Metodproblem" med diskriminantvärdena (1. 15, 2. 00) i aktivitetsdi- 
mensionen. 

Dessa förhållanden kan studeras mera i detalj genom att kopplingarna av 
agentkluster granskas med avseende på de värden som redovisas i bilaga 4:1. 
Agentklustret "Informationsspridning", som innefattar agenterna "Litteratur" 
och "Symposium", (se ruta 1) skall användas för att exemplifiera en sådan 
granskning. Relateras agentklustret till conceptklustret "Bibliografi sk refe- 
rens" (som innefattar concepten "Litteratur", "Referens" och "Tidskrift") via 
verbkopplingarna visar det sig att handlingarna ger uttryck för en svag posi- 



30 - 



tiv värdering (m = 4. 59) passivitet (m = 3. 21) och svag styrka (m = 3. 32). 

Det andra klustret som beskriver den första funktionen är conceptklustret 
"Informationskanal" (för definition, se ruta 2). De verb som relaterar agent - 
klustret till detta conceptkluster ger uttryck för handlingar som innebär en 
svag positiv värdering (m = 4. 60) och en viss aktivitet (m ■= 4. 21) dock med 
svag styrka (m = 3.76). 

Studeras detta agentklusters relation till det conceptkluster som definie- 
rar den andra funktionens positiva pol, kan vi konstatera att handlingarna 
som relaterar litteratur och symposium till "Problemdiskussion" ger uttryck 
för en negativ värdering (m = 3.46), passivitet (m = 2. 39) och svag styrka 
(m = 3.75). 

Den slutsats som vi kan dra mot bakgrund av detta resultat är att littera- 
tur och symposium inte bidrar i någon nämnvärd utsträckning till problem- 
diskussioner. Dessutom överensstämmer detta helt med våra förväntningar 
att aktiviteterna i samband med symposier inte uttrycker någon större dyna- 
mik, dvs aktivitet eller styrka. Eftersom det förhåller sig på detta sätt, bör 
handlingarna rimligtvis inte heller uttrycka någon större positiv värdering. 

Den andra funktionens negativa pol definieras av conceptklustret "Forsk- 
ningsmetodisk information" (för definition, se ruta 2). De verb som relaterar 
detta conceptkluster till "Litteratur" och "Symposium" ger uttryck för hand- 
lingar som i sin värdering är något mera positiva (m = 4. 06). De är också nå- 
got aktivare (m = 4. il) och visar även en viss marginell ökning i styrka (m = 
3.88). 

Den slutsats som vi kan dra är följande. De handlingar som förknippar 
informationsspridning via litteratur och symposium med forskningsmetodisk 
information är ganska neutrala i samtliga tre aspekter, nämligen värdering, 
aktivitet och styrka. Men påtagligt är också att forskningsmetodisk informa- 
tion i någon större utsträckning söks och sprids via litteratur och symposium 
än vad som är fallet med sådan information som är av betydelse för problem- 
diskussioner. 



31 



3. SAMMANFATTNING OCH DISKUSSION 



ANACONDA innebär ett försök att göra innehållsanalysmetoden mera objek- 
tiv och mera flexibel än vad klassiska innehållsanalyser är. Att objektivera 
betyder i vårt fall att ursprungligen subjektiva funktioner. överförs på dato- 
rer, medan flexibilitet betyder att ANACONDA förses med rutiner som kän- 
netecknas av stor återvinningskapacitet. Utvecklingen av en analysmetod 
som kännetecknas av sådana egenskaper kräver omsorgsfulla, reliabla och 
valida analyser. Denna typ av metodutveckling kan endast ske stegvis och i 
interaktion med grundmaterialet. 

I denna rapport har vi redovisat utfallet av det första steget i kvantifie- 
ringen av AaO-paradigmet, där vi endast har använt oss av verbets empiris- 
ka bestämning. Den fortsatta metodutvecklingen gäller ett studium av varje 
enskilt element (i fig 1, grön) och dess relativa informationsbidrag. De 
närmast planerade arbetena gäller en analys av adjektivens betydelse och 
en kvantifiering av adverben samt en analys av adverbens relativa bidrag. 

Ett krav som måste ställas på ANACONDA är att metoden leder till en 
valid systematisering av verbala utsagor. Ett försök att demonstrera meto- 
dens validitet med hjälp av de systematiseringar av forskarnas svar på frå- 
gor rörande information och dokumentation som föreligger i form av den im- 
pressionistiska innehållsanalysen (se Annerblom, 1974) och utvärderingen av 
de skattningar på sjugradiga bipolära skattnings skalor som presenteras i B. 
Bierschenk (1974, ss 63-69) skall redovisas nu. Den komprimerade samman- 
fattning som ges bör kunna jämföras med diskriminantanalysens resultat och 
de slutsatser som redovisats i detta sammanhang. 

Noggrann och systematisk kontroll av forskningspublikationer hör till un- 
dantagen. Det förekommer också att forskare först samlar in data och se- 
dan söker efter lämplig litteratur. Personkontakter upplevs som förnämsta 
inspirationskälla, men tycks inte spela någon särskilt viktig roll vid forska- 
rens försök att få ett kompletterande informationsutbyte till stånd. Skatt- 
ningarna visar att forskarna främst söker efter information som kan hjälpa 
dem att utveckla en idé, så att produkten blir ett väl fasetterat problem, 
vars olika fasetter lämpar sig för en vetenskaplig attack. Information för 
begreppsmässig avgränsning tycks utgöra en alldeles speciell typ, eftersom 
den inte söks tillsammans med annan information av betydelse för forsknings- 
strategins utveckling. Analysen visar ett negativt samband mellan denna typ 
å ena sidan och å andra sidan åsikter och tolkningar, empiriska relationer 
och bevis, normer och konventioner, mätinstrument eller metoder för en be- 
arbetning av data som skall insamlas. 






32 - 



Problemformuleringsprocessen är i hög grad beroende av forskarens in- 
formationssökningsbeteende och vilja att sätta sig in i forskningslitteraturen 
på det egna området. Den impressionistiska analysen av forskarnas kommen- 
tarer visar att biblioteken i många fall används på grund av goda personliga 
relationer till bibliotekspersonalen (obs kluster 46 innehåller som element 
person). Referatorgan såsom ERIC, Psychological Abstracts (PA) och andra 
utgör en grupp som forskare använder sig av. Ur kommentarerna till värde- 
ringen av referatorgan framgår att de "känner otillfredsställelse" och att de 
önskar att kvalitetsförbättrande åtgärder vidtas. ERIC t ex har rönt föga upp- 
märksamhet (obs kluster 46 innehåller förutom olika bibliotekstyper de olika 
referatorganen som nämnts). Symposier besöks någon gång per år, men en- 
dast av vissa forskare. Våra skattningar visar att information som erhålls 
genom referatorgan och symposier värderas lägst (dock med undantag av ut- 
rikes symposier). 

Sättet att söka referenser till litteratur är osystematisk och sker period- 
vis. Ofta utgår forskaren från referenser i aktuell litteratur och söker uti- 
från dessa bakåt i tiden i handböcker, tidskrifter och artiklar. Förväntningar- 
na på information från bibliotek är emellertid låg. I förbättringsförslagen ges 
uttryck åt en önskan om bättre överblick och hjälp att strukturera det enorma 
informationsflödet. Men det sägs också att forskarna inte behöver stressa sig 
igenom en massa litteratur i rädsla att missa något. Samtal med andra fors- 
kare, regelbundna projektmöten och seminarier utnyttjas däremot för pro- 
blemdiskussion och informella litteraturseminarier för att stimulera läsin- 
tresset. Dessa problemdiskussioner tycks vara den huvudsakliga källan till 
idéer.och problemavgränsning, eftersom forskarna via olika typer av informa- 
tionskanaler (symposier, bibliotek, referatorgan, referensgrupper, personer 
och handböcker) främst försöker få bibliografi ska referenser. 

Forskningsmetodisk information tycks forskarna i varje fall inte söka ef- 
ter medan problemdiskussionen pågår eller när information för begreppsmäs- 
sig avgränsning söks. Detta resultat stöds också av alla kritiska synpunkter 
på tryckt informationsmaterial. Idéer och uppslag tycks inte vara särskilt lätt 
tillgängliga via denna typ av information. Inte heller forskningsmetodisk infor- 
mation som är tillgänglig i handböcker och uppslagsverk söks i större utsträck- 
ning, sådan information söks främst via handledare och forskarkolleger. 

Jämförs intrycket av denna resultatredovisning med de resultat som redo- 
visas som ett exempel på diskriminantanalysens utfall samt de kommentarer 
som finns i anslutning till tabell 5, borde den stora överensstämmelsen i re- 
sultaten framstå alldeles klart, nämligen: 






33 



i. Bibliografiska referenser söks via olika typer av 
informationskanaler. 

2. Den information forskaren försöker få via problem- 
diskussioner skiljer sig från den han söker via in- 
formation skanale r . 

3. Information för begreppsmässig avgränsning försöker 
forskaren huvudsakligen få via problemdiskussioner. 
Forskningsmetodisk information söks däremot varken 
genom användningen av olika informationskanaler eller 
genom problemdiskussioner. 

4. Information för begreppsmässig avgränsning utgör en 
särskild typ och tycks vara negativt relaterad till forsk- 
ning smetodisk information. 

5. Informationsspridning i form av litteratur och sympo- 
sier relateras via handlingar till bibliografi ska refe- 
renser, informationskanaler, problemdiskussion och 
forskningsmetodisk information. De värderingar, den 
aktivitet och den styrka dessa handlingar ger uttryck 
för visar neutrala till negativa attityder. 

Problemet i samband med en empirisk analys är att välja ut lämpliga eller 
strategiska delar i ett material. Detta kan dock inte ske fristående från en 
förhållandevis explicit beskriven utgångsmodell eller teori. 

Teorin orn forskningsprocessen som styrt insamlingen av intervjumate- 
rialet har utförligt beskrivits i B. Bierschenk (1974) och den teori om de 
bakomliggande kognitionsprocesser som styrt den empiriska analysen finns 
utförligt diskuterad i Bierschenk & Bierschenk (1976). Det skall nu åskådlig- 
göras på vilket sätt våra empiriska resultat kan inordnas i utgångsmodellerna. 

Det kan vara på sin plats att stryka under att grundmaterialet för denna 
analys har avgränsats till att gälla forskarnas svar på frågor rörande infor- 
majtion och dokumentation. Argumenten för detta urval har framförts i flera 
olika rapporter men skall upprepas här. Detta material valdes i syfte att stu- 
dera forskares informations söknings strategier. Men materialet valdes också 
i förhoppningen att analysresultaten visar sig vara intuitivt meningsfulla, ef- 
tersom frågorna om information och dokumentation är konkreta. 

En analys av kognitiva processer förutsätter att de kan representeras, 
dvs bli manifesta. På den manifesta nivån i vår psykolingvistiska process- 
modell studerar vi kvantitativt lingvistiska element och syntax. De resultat 
i denna rapport som gäller den manifesta nivån utgörs av numeriska beskriv- 
ningar i form av olika observerade frekvenser. De redovisas främst i kapi- 
tel 2. 1. 

Den andra nivån i modellen symboliserar relationer mellan concept. I 
denna bemärkelse approximerar AaO-paradigmet komplexa kognitiva feno- 
men. Det fundamentala antagande som görs här är att kunskapen om hand- 




34 



Ungarnas riktning är av central betydelse för en beteendevetenskaplig ana- 
lys av relationerna mellan concept. Till denna nivå relaterade analysresul- 
tat redovisas i denna rapport främst i kap 2. 2. 2 - 2. 2. 5. 

Den hypotes, på vilken analysen på nästa nivå bygger är följande: Den 
riktade aktivitetens centrala betydelse framgår av verbets funktion vid be- 
stämning av AaO-paradigmets karaktär. Substantiv (agent, objekt) i satsen 
utgör distinkta enheter (mneme) som ope rationaliseras genom bl a verb som 
förlorar sin betydelse, dvs de lagras som abstrakta relationer mellan sub- 
stantiv. Baserat på denna hypotes omvandlas i kap 2. 3 utvalda objekt till 
concept. 

På den sista nivån i vår psykolingvistiska processmodell görs antagan- 
det att de concept (baserade på observerbara satser) som skapats utgör em- 
piriska bevis, på vilka planer utvecklas och funktion ali se ras, dvs blir stra- 
tegier. De resultatanalyser som gäller denna nivå redovisas i kapitel 2. 3, 
främst tabell 5. 

Resultatet av den kognitionspsykologiska analysen skall nu utnyttjas för 
att göra explicit hur forskare percipierar problem och med vilka metoder 
de försöker lösa problem, dvs uppnå vetenskapliga mål. 

Varje problem måste kunna formaliseras, dvs vi måste kunna formulera 
hypoteser. Metoder måste kunna ges konkret utformning och mål måste kun- 
na instrumentaliseras, dvs tekniker måste kunna tillverkas, med vars hjälp 
vetenskapliga mål kan uppnås. (En mera detaljerad modell och beskrivning 
finns i B. Bierschenk, 1974, ss 13-25.) 

De resultat som presenterats i punkterna 1-5 (sid 33) skall nu inord- 
nas i denna modell. 

i 

Forskarens plan att lösa sitt informationsproblem innehåller intentioner 
och målföre ställningar samt en föreställning om med vilka medel mål kan 
uppnås, dvs medel-mål-hierarkier. Intentionen är att få i princip två olika 
typer av information (i) för begreppsmässig avgränsning' och (2) om forsk- 
ningsmetoder. 

Den strategi (medel) som utformats för den första typen är problemdis- 
kussioner (diskussionsseminarier, projektmöten, informella litteratur semi- 
narier). Den strategi som utformats för den andra typen är i viss mån bib- 
liografisk informationssökning och besök på internationella symposier. Men 
huvudsakligen frågas handledare och forskarkolleger. Det används olika stra- 
tegier för att få information för begreppsmässig avgränsning respektive 
forskningsmetodisk information. Genom att båda informationstyperna är ne- 
gativt relaterade till varandra kan vi dra slutsatsen att den använda informa- 
tionssökningsstrategin är relaterad till den informationstyp som söks. 






- 35 



Instrumentali se ringen, dvs de tekniska system som står till förfogande 
för kanalisering av information används i viss utsträckning för att få biblio- 
grafiska referenser, dvs information om information. Men de handlingar 
som utgör byggstenarna i forskarnas informationssökningsstrategier ger 
uttryck för en neutral till negativ attityd. 



36 



REFERENSER 



Anderberg, M.R. Cluster analysis for applications. New York: Academic 
Press, 1973. 

Annerblom, M. -L>. En impressionistisk innehållsanalys av intervjuer med 
forskare på pedagogiska institutioner i Sverige. Pedagogi sk-psykologi s - 
ka problem , Nr 255, 1974. 

Bierschenk, B. Perception, strukturering och precisering av pedagogiska 

och psykologiska forskningsproblem på pedagogiska institutioner i Sveri- 
ge. Pedagogisk-psykologiska problem, Nr 254, 1974. 

Bierschenk, B. Teoretiska och psykometriska problem vid en datorbaserad 
analys av intervjutext. Pedagogisk-psykologiska problem, Nr 287, 1976. 

Bierschenk, B. & Bierschenk, I. A system for a computer -based content 

analysis of interview data . (Studia Psychologica et Paedagogica, Nr 32. ) 
Lund: Gleerup, 1976. 

Bierschenk, I. Konstruktion av ett regelsystem för en datorbaserad innehålls- 
analys av intervjutext: Prelirninärmanual och några utprövningsresultat. 
Testkonstruktion och testdata, Nr 25, 1974. 

Bierschenk, I. Datorbaserad innehållsanalys: Teoretiska och praktiska över- 
väganden. Pedagogisk-psykologiska problem, Nr 283, 1975. 

Cooley, W.W. & Lohnes, P. R. Multivariate data analysis. New York: Wiley, 
1971. 

Dixon, W. J. (Ed. ) Biomedical computer programs. Berkeley: University of 
California Press, 1975. 

Hartigan, J.A. Direct clustering of a data matrix. Journal of the American 
Statistical Association , 1972, 6J (337), 123-129. 

Nie, N. H. , Hull, C.H., Jenkins, J. G. , Steinbrenner, K. & Bent, D. H. 

Statistical package for the social sciences (2nd Ed. ) New York: McGraw- 
Hill, 197 5. 

Sokal, R. & Sneath, P. H. Princ i ples of numerical taxonomy . San Francisco: 
F*reeman, 1963. 

Tatsuoka, M.M. Multivariate analysis: Techniques for educational and 
psychological research. New York,: "Wiley, 1 97 1 . 



- 37 - 






BILAGOR 



Bilaga 



i. Agent- och objektkluster vars element 
förekommer hos 4 eller flera intervju- 
personer 

Agentkluster 

Objektkluster 

Simultan klustring av intervjupersoner 
och agenter: Agenter behandlas som va- 
riabler 

Jämförelse mellan olika klusteranaly- 
sers resultat 

2. Agenternas (N > 5) klus ter struktur 

3. Objektens (N > 5) klusterstruktur 

4. Medelvärden och standardavvikelser för 
sex conceptkluster 

Sannolik grupptillhörighet och di skrimi- 
nan tvärden 



1:1 
1:2 

1:3 

1:6 
2:1 
3:1 

4:1 
4:2 



Bilaga 1:1 



Ruta 3. Agentklustring * 



Arbete 
Uppslag 

Böcker 
Tidskrift 

Bibliotek 
Universitets- 
bibliotek 
Erfarenhet 

Forskning 
Institution 

Artikel 
Metod 

Källa 

Mätinstrument 

Relation 

Idé 

Kontakt 
Psychological 
Abstracts 

Institutions - 

bibliotek 

Konvention 

Norm 

Bierschenk 
Projekt 



Fråga 
Problem- 
formulering 

Problem 
SÖ 

Sverige 

Design 

LHM 

UB 

Land 
Larsson, Knut 



Härnquist 
Medarbetare 
Sammanställning 
Verk 

Avhandling 
Folk 

Möjlighet 
Personkontakt 

Dokumentation 
Pr oblem ställning 
Mig 

Författare 
Värdering 

Kunskap 

Sökning 

Litteratursökning 

Litteratur 
Referens 

Bjerstedt 
Handledare 

Elev 
Lärare 

Referensgrupp 
Resultat. 

Informations- 
källa 

Professor 
Sätt 
Tid 

Människa 
Tanke 

Dokum entali st 

Försök 

Vi 

Läsare 
Undersökning 



Bok 
Seminarium 

Diskussion 
ERIC 

Informations- 
sökning 
Jobb 
Läsning 

Innehåll 

Tolkning 

Åsikt 

Forskare 

Man 

Grupp 

Symposium 

Information 

Själv 

Person 

Material 

System 

Kunskaps- 
sökning 

Jag 



* Agenter som förekommer hos 4 eller flera intervjupersoner 






Ruta 4. Objektklustring 



Bilaga 1:2 



Abstract 


Brist 


Författare 


Listor 


Instrument 


Titel 


översikt 


Uppslagsord 




Sökning 


Pedagogik 




ERIC 


Tid 


Service 


Arbete 


Psychological 






Fråga 


Abstracts 


Kunskapssökning 


Kurs 






Utbyte 


Namn 


Enkät 


Handböcker 


Program 


Undervisning 


Lärare 


Referatorgan 


Situation 






Universitets- 


Tråd 


Folk 


Begränsning 


bibliotek 




Samman- 


Dokumentation 






ställning 


Utbildning 


Design 


Metod 






Ämne 


Problemställning 






Institution 




Problematik 


System 


Samman ställning 


Begrepp 


Sökord 


Verksamhet 




Teori 


Skrift 




Förbättrings- 


In stitution sbibl . 


Ord 


Försök 


förslag 






Litteratur- 


Seminarium 


Försöksverk- 


Intresse 


sökning 


Projekt 


samhet 


Möjlighet 


Innehåll 




Inriktning 


Samman- 


Profil 


Material 




fattning 


Grupp 


Tips 


Person 


Tanke 






Symposium 




Erfarenhet 


Hjälp 




Saker och ting 


Kontakt 


Referens 


Idé 


Verk 




Synpunkt 


Uppslag 




Förslag 




Läsning 


Avhandling 


Rapport 


Problem- 




Bok 




formulering 


Information s- 


Kille 


Referensgrupp 


Värdering 


s ökning 


Människa 






Relation 




Resultat 


Aspekt 


Konvention 


Kunskap 




Pengar 


Norm 


Mig 


Problem 


Förbättring 


Tolkning 






Personal 


Åsikt 


Bibliotek 


Forskning 


Problemområde 




Forskare 






Konferens 




önskemål 


Man 


UB 


Information 




Svar 


Mätinstrument 


Jag 


Kort 


Resurs 








Sökprofil 


Artikel 


Sökstrategi 






Tidskrift 


Uppgift 




Analys 


Forskningsrapport Undersökning 




Utveckling 


Källa 








Ting 


Litteratur 




Data 








Diskussion 












Bilaga 1:3 



Ruta 5. Simultan klustring av intervjupersoner och agenter: Agenter behand- 
las som variabler 



Analys 1 


Analys 2 


Analys 1 


Analys 2 


Kriterium . 10 


Kriterium . 20 


Kriterium . 10 


Kriterium . 20 


Steglängd . 10 




Steglängd . 20 


Steglängd . 20 


Tolkning 




Information s- 


Informations- 


Åsikt 




typ 


typ 






Samman- 


Samman- 


Konvention 




ställning 


ställning 


Norm 












Bjerstedt 


Bjerstedt 


Professor 




Handledare 


Handledare 


Sätt 












Medarbetare 


Medarbetare 


Land 




Mig 


Mig 


Larsson, Knut 




Verk 


Verk 


LHM 




Dokumentation 


Dokumentation 
Professor 


Man 






Sätt 


Jag 










, 


Elev 


Elev 






UB 


UB 


Steglängd . 20 




Seminarium 


Seminarium 






Läsning 


Läsning 




Åsikt 








Tolkning 


Dokumentali st 


Dokumentalist 


Avhandling 


Avhandling 


Uppslag 


Uppslag 


Folk 


Folk 


Försök 


Försök 


Personkontakt 


Personkontakt 


Bierschenk 


Bierschenk 


Möjlighet 


Möjlighet 


Material 


Material 




Konvention 




LHM 


Resultat 


Resultat 




Larsson, Knut 


Sökning 


Sökning 




Land 


Tanke 


Tanke 








Norm 


Artikel 


Artikel 


Läsare 


Läsare 


Design 


Design 


Innehåll 


Innehåll 


Värdering 


Värdering 


Inf o r mati on s - 


Informations- 






källa 


källa 


Forskare 


Forskare 


Härnquist 


Härnquist 




Jag 
Man 


Källa 


Källa 






Relation 


Relation 






Litteratur- 


Litteratur- 






sökning 


sökning 






Problem- 


Problem- 






ställning 


ställning 






Fråga 


Fråga 






Problem- 


Problem- 






formulering 


formulering 


• 





Bilaga 1:4 



Ruta 5. Forts. 



■ 








_______ — — — — — — 

Analys 1 


Analys 2 


Analys 1 


Analys 2 


Kriterium . 10 


Kriterium . 20 


Kriterium . 10 


Kriterium . 20 


Steglängd . 30 




Steglängd . 40 


Steglängd . 40 


Arbete 




Jobb 


Jobb 


Kunskaps- 




ERIC 


Grupp 


sökning 








Själv 




Kunskap 


Författare 






Problem 


Erfarenhet 


Författare 




System 


Diskussion 


Diskussion 






Tillvägagångs- 


Tillvägagångs sätt 




Litteratur 


sätt 


Tid 






Tid 


Forskning 






Böcker 


Människa 






Människa 


Institution 






Institution 
ERIC 


Psychological 






Tidskrift 


Abstracts 






Referens 


Kontakt . 








Undersökning 






Person 


SÖ 






Information 


Grupp 






Bibliotek 


Symposium 








Erfarenhet 






Universitets- 








bibliotek 


Metod 






Vi 


Mätinstrument 






Forskning 


Referens 


■ 






Böcker 






Symposium 
Projekt 


Sverige 






Kunskap 


Tidskrift 








Steglängd . 40 


Steglängd .40 


Steglängd . 50 


Steglängd . 50 




Lärare 


Vi 






Kontakt 


Informations- 






Undersökning 


sökning 




Institutions - 


Institutions - 






bibliotek 


bibliotek 
Metod 


Referensgrupp 


Referensgrupp 


Universitets- 


Sverige 


Projekt 




bibliotek 


Mätinstrument 






Bok 


Bok 

SÖ 

Psychol. Abstr. 

Arbete 

Kunskapssökning 

Själv 







Ruta 5 . Forts 



Bilaga 1:5 



Analys 1 
Kriterium .10 


Analys 2 
Kriterium .20 


Analys 1 
Kriterium 


. 10 


Analys 2 
Kriterium 


.20 


Steglängd . 60 


Steglängd . 60 




■ 






Lärare 


Problem 
System 
Informations- 
sökning 

Litteratur 

Idé 










Steglängd i. 00 












Idé 












Bibliotek 












Person 
Information 













Bilaga 1:6 



Ruta 6 . Jämförelse mellan olika klusteranalysers resultat 



Agentkluster 


Agentkluster 


Agentkluster 


Sokal & Sneath 


Hartigan (Krit. .10) 


Hartigan (Krit. . 20) 


Innehåll 




Innehåll 


Tolkning 


Tolkning 


Tolkning 


Åsikt 


Åsikt 


Åsikt 


Tillvägagångs sätt 




Härnquist 


Institutionsbibliotek 




Läsare 


Konvention 


Konvention 


Konvention 


Norm 


Norm 


Norm 
Sökning 


Inf ormati on skälla 




Informationskälla 


Professor 


Professor 


Tanke 


Sätt 


Sätt 


Möjlighet 


Tid 




Pers onkontakt 
Folk 


Land 


Land 


Avhandling 


Larsson, Knut 


Larsson, Knut 
LHM 




Avhandling 


Avhandling 




Folk 


Folk 




Möjlighet 


Möjlighet 




Personkontakt 


Pers onkontakt 




Resultat 


Resultat 




Referensgrupp 






Sökning 


Sökning 




Kunskap 




Kunskap 


Litteratur 




Projekt 
Symposium 


Tanke 


Tanke 




Människa 


Innehåll 
Läsare 

Information skälla 
Härnquist 




Källa 


Källa 


Källa 


Relation 


Relation 


Relation 


Mätinstrument 






Litteratursökning 


Litte ratur s ökning 


Litteratursökning 


Sökning 


Problemställning 


Problemställning 


Kunskap 






Sammanställning 


Sammanställning 


Sammanställning 


Härnquist 


Info rmation styp 


Information styp 


Medarbetare 






Verk 







Ruta 6. Forts 



Bilaga 1:7 



Agentkluster 
Sokal & Sneath 


Agentkluster 
Hartigan (Krit. . 10) 


Agentkluster 
Hartigan (Krit. . 20) 


Bjerstedt 
Handledare 


Bjerstedt 
Handledare 


Bjerstedt 
Handledare 


Dokumentation 

Mig 

Problemställning 


Dokumentation 

Mig 

Verk 

Medarbetare 


Dokumentation 

Mig 

Verk 

Medarbetare 

Professor 


Läsning 

Inform ation s s ökning 

Jobb 


Läsning 

Seminarium 

UB 

Elev 


Läsning 

Seminarium 

UB 

Elev 


Dokumentali st 

Försök 

Vi 


Dokumentalist 

Försök 

Uppslag 

Bierschenk 

Material 


Dokumentalist 

Försök 

Uppslag 

Bierschenk 

Material 

Larsson, Knut 

Land 


Artikel 
Metod 


Artikel 
Design 
Värdering 


Artikel 
Design 
Värdering 


Arbete 
Uppslag 

* 


Forskare 

Arbete 

Kun s kap s s ökning 

Själv 


Forskare 

Jag 
Man 


Författare 
Värdering 


Författare 
Diskussion 
Tillvägagångssätt 


Författare 
Diskussion 
Tillvägagångssätt 
Erfarenhet 


Forskning 
Institution 


Forskning 
Institution 
Människa 




Kontakt 

Psychol. Abstracts 

Idé 


Kontakt 

Psychol. Abstracts 

SÖ 




Erfarenhet 

Bibliotek 

Universitetsbibliotek 


Erfarenhet 
Symposium 
Grupp 





Ruta 6. Forts 



Bilaga 1:8 



Agentkluster 
Sokal & Sneath 



Böcker 
Tidskrift 



Agentkluster 
Hartigan (Krit. . 10) 



Agentkluster 
Hartigan (Krit. 



20) 



Kunskap 

Sökning 

Litteratursökning 

Material 

Forskare 

Man 

Grupp 

Symposium 

Information 

Själv 

Person 

Material 

System 

Fråga 

Problemf ormule rin j 

Kunskapssökning 
Jag 



Böcker 


Böcker 


Metod 


Människa 


Mätinstrument 


Institution 




ERIC 


Jobb 


Tidskrift 


ERIC 


Referens 



Institutionsbibliotek 

Universitetsbibi 
Bok 

Kunskap 
Problem 
System 

Litteratur 

Vi 
Informationssökning 

Referensgrupp 

Projekt 

Lärare 

Idé 

Bibliotek 

Person 

Information 



Fråga 
Problemformulering 

Tid 



Universitetsbibi 

Vi 

Forskning 

Problem 

System 

Inf o rmati on s s ökn . 

Litteratur 



Referensgrupp 



Idé 
Bibliotek 



Fråga 
Problemformulering 

Lärare 

Institutionsbibi 

Kontakt 

Undersökning 

Metod 

Sverige 

Mätinstrument 

Bok 

SÖ 

Psychol. Abstracts 

Arbete 

Kunskapssökning 

Själv 

Jobb 
Grupp 



Bilaga 2: i 



1.00 .95 .90 .85 -80 .75 .70 ,65 .60 .55 -50 .45 .40 .35 .30 .£5 .20 .15 .10 .05 .00. 



Medarbetare 
STUG-Drojektet 

AHBASS 



Jag (?5) 
Jag (35) 

Jag (33; 
PES 



Doktorand 
tille 

Människan 

Grupp 

Informations- 
sökning 
Universitets- 
bibliotek 

Institutions- 
bibliotek 
Stadsbibliotek 

PBM-projektet 
Jag (34) 



Brain-storming 
Center 

Center f. small 
school education 
Målgrupp 
Personal 



Profil 
Man (14) 
Själv 

forskningsrapport 
Man (04) 
Jag (39) 



FRIS-pitojektet 
Jag (37) 



Jag 
Man 



til] 



Vi 

Jag (10) 

Forskarstuderande 

Referens 

FKIS 



X-projektet 
Man (18) 
Person 



D- 



Figur 3. Agenternas klus ter struktur (N > 5) 







Bilaga 2:2 



Jag (36) 
Jag (Pä) 
Bibliotek 



Jag (04) 
Jag (14) 



LHS 

UMT-projektet 

VMU 



Jag (18 
Jag (09 
Jag (01. 
Jag (16) 



Jag (27 
Jag (24 
Jag (08 
Jag (15) 



OM-projektet 
Jag (05) 



Jag (35) 
Jag (31) 
Jag (33) 

FUSÄ-projektet 

Jag (38) 



Bierschenk 
Man (29) 
Jag (30) 



Projektledare 
Man (08) 
Projektmedlem 
Jag (22) 



Forskargrupp 
Tankegång 
Man (38) 



Professor 
Man (02) 

PCS 

FEG 
Jag (02) 

Bjerstedt 



h 



>l. 



Forskare 
Jag (20) 
Jag (06) 

ERIC-system 



h- 



Figur 3 . Forts 



Bilaga 2:3 



1.00 .35 .90 .85 .80 .75 .70 .65 .60 .55 .50 .45 .40 .35 .30 .25 .30 .15 .10 .05. .00 



Handledare 
Sökning 

Norsk ped. 
studiesamling 
Man (03) 

Jas O?) 
jag (19) 
Institution 



W [«) 



Jag 



S-projektet 

Lundquist 

Bibliotekarie 

Litteratur- 
sökning 
Kall6s 
Handbok 
Man (19) 
IUG 

Inforoations- 

källa 

Man (38) 

Man (10) 

Referensgrupp 

Problem 

Lärare 

Tidskrift 
Jag (11) 

Madsen 
HD 



Litteratur 

Symposium 

Dokumentation 



Arkivarbetare 
Man (12) 

Folk 

TO 



Jag (?5> 
Man (P5) 

é 

Arkitekt 
Material 
jag (40) 



PANS-projektet 
Man (11) 

Statens ped. 
studiesamling 
Man (15) 



Diskussion 

Kunskap 

FöL-projektet 



Jag 
Jag 



IS?! 



Skola 
Man (05) 

Dokumentalist 
Kjellén 
Tid 
Man (01) 

se 



i 



Figur 3. Forts 



Bilaga 2:4 



Arbete 
Kontakt 



Bok 

Relation 

Norm 

Källa 

Konvention 

Mätinstrument 

Idé 

Problem- 
formulering 

Läsning 

Metod 

Uppslag 

Referens 

Innehåll 

Datamaskin 

Verk 

Psychological 

Abstracts 

Böcker 

Information 

ERIC 
System 

Sverige 
Man (16) 

Avhandling 

Psykolog 

Försök 

Forskning 
Undersökning 

Barnstuge- 
utredning 
Projekt 

BALI-projektet 

Kunskapssökning 

GPU-projektet 




Berglund 
FOJ-projektet 

Forskarutbildning 
Informationstyp 



Pedagog 
Man (06) 



Hage — — > i — _ 

Oksar — — - — — ■ — ■ ' 1 

Man (23) , . — , — - — 

jag (?3) - - --• 

UB - - ! 

Härnquist _ - - . - - -J 

Värdering , — - - - " • 

Utredning _ - ■» 

Tillvägagångs- „ - ', 

sätt ; 

Tanke . . i 

Sätt - - --■ i 

Studier - " j 

Sammanställning — , 

Riktning - ..... ■ 

Resultat , ..._•.- ■■• 

Rapport ... . - i 

Personkontakt J .. .-{ 

Möjlighet _ • 

Läsare • _ .... ..... .- -• { 

Licavhandling . . ...... .--..< 

Jobb _ - ■) 

Informations- [ 

kanal , 

. — _ ... ...... - -- ( 

Individ . .... { 

Fråga ... . _ j 

Erfarenhet 

Datapersonal — _ . ', 

Man (13) I 1 I 

sekreterare I " "! 



Larsson, Leif 
Problemställning . 

DPA-projektet 
Bibliografi 



Artikel 
Regering 
Begrepp 
polack 

Bernstein 

Högstadieelev 

Data 



Figur 3. Forts 



Ruta 7. Agentkluster 



Bilaga 2:5 



1 


Medarbetare 


10 


LHS 


20 


Jag (03) 




STUG-projektet 




UMT -projektet 




Jag (13) 




ARBASS 




VMU 








Jag (25) 






21 


S-projektet 




Jag (35) 


11 


Jag (01) 




Lundquist 




Man (33) 




Jag (18) 












Jag (09) 


22 


Handbok 


2 


Doktorand 
Kille 




Jag (16) 




Litteratur- 
sökning 




Människa 


12 


Jag (27) 




Kallos 




Grupp 




Jag (24) 
Jag (08) 




Man (19) 
IUG-projektet 


3 


Informations- 








Informationskälla 




sökning 


13 


PU SÄ -projektet 




Man (32) 




Universitets- 




ÖM-projektet 




Man (10) 




bibliotek 




Jag (05) 




Referensgrupp 




Institutionsbibliotek 




Jag (32) 








Stadsbibliotek 




Jag (31) 
Jag (33) 


23 


Tidskrift 
Jag (11) 


4 


Brain - storming 












Center 


14 


Bierschenk 


24 


Madsen 




Centrum för Small 




Man (29) 




HU 




School Education 




Jag (30) 








Personal 






25 


Litteratur 




Profil 


15 


Projektledare 




Symposium 




Man (14) 




Man (08) 








Själv 




Projektmedlem 


26 


Arkivarbetare 




Forskningsrapport 








Man (12) 


- 


Man (04) 


16 


Forskargrupp 




Folk 




Jag (39) 




Tankegång 
Man (38) 




UB - 


5 


FRIS -projektet 




Professor 


27 


Jag (25) 




Jag (37) 




Man (02) 




Man (25) 




Jag (17) 












Man (28) 


17 


PCS 
PEG 


28 


Arkitekt 
Material 


6 


Forskarstuderande 
Referens 




Jag (02) 




Jag (40) 




FRIS 


18 


Forskare 
Jag (20) 


29 


PANG -projektet 
Man (11) 


7 


K-projektet 




Jag (06) 








Man (18) 






30 


Statens Pedagog. 






19 


Handledare 




Studie samling 


8 


Jag (36) 
Jag (29) 




Sökning 

Norsk Pedagogisk 




Man (15) 




Bibliotek 




Studie samling 
Man (03) 


31 


Diskussion 
Kunskap 


9 


Jag (04) 




Jag (12) 








Jag (14) 




Jag (19) 


32 


Dokumentali st 

Kjellén 

Tid 

Man (01) 



Bilaga 3:1 



1.00 .95 .30 .85 .80 .75 .70. 65 .60 .55 .50 .45 .40 .35 .30 .25 .g0 .15 .10 .05 .00 



Abstract 

Hjälp 

System 



rört 
Service 



Jag (33) 
jag (30) 
Personal 

Jag (08 } 
jag (39) 
Doktors- 
avhandling 

FRI S-projektet 
Mig 

Betydelse 
Namn 
Program 
Ord 

PANG-projektet 
Litteratur- 
genomgång 

Kunskap 

Brist 

Uppslagsord 

Bibliografi 

Källa 
Sökning ■ 
Litteratur- 
sökning 

Kvalitet 

Sökprofil 

ERIC-system 

Dokumentalist 
Årskurslöshet 



Instrument 
Mening 

Tid 
Problemområde 

Försök 
Kurs . 

PUSÄ-projektet 
Jag (04) 

K-projektet 
Utbildnings- 
planering 

Dokumentations- 
central 

Svar 

Undervisning 

Synpunkt 

Litteratur 

Referens 

Tidskrift 

Porskare 

Forskning 

Information 

Institution 

Projekt 

Seminarium 






3- 



^- 



Figur A. Objektens kluster struktur (N > 5) 



Bilaga 3:2 



Forsknings- 
rapport 
jag (061 
jag (26) 

Sökord 

Jag (29) 
Lista 



BALI-projektet 
Pengar 



Resurs 
Jag (36) 



Barnstugeut- 
redning i 

Filosofi |- j 

Sannanställning • 

Experiment t 

Siffra I I , 

Grupp T 

Resultat _ j" 

Analys 

Titel | 1 

Kunskaps- I 

sökning 

Lie-avhandling ■ 



Böcker 
BB 

Symposium 

Person 

Bibliotek 

Psychological 

Abstracts 

Referensgrupp 

Institutions- 
bibliotek 
Universitets- 
bibliotek 
ERIC 



Handböcker 
Referatorgan 

Sammanfattning 

Mätinstrument 

Design 

Metod 



Uppslag 

Idé 

Dokument 

Konvention 

Norm 

Relation 

Tolkning 
Åsikt 



L....I 



Enkät 
Läsning 

S-projektet 
Konferens 



Författare 
Verk 

Lunta 

Sälvständighet 
Innehålls- 
förteckning 
Översikt 



Figur 4. Forts 



Bilaga 3:3 



1.00 .35 .90 .85 .80 .75 .70 .65 .60 .55 .50 .45 .40 .35 .30 .25 .SO .15- .10 .05 .00 



Rapport 
Uppslagsverk 

Förslag 
Pedagogik 



Lärare 

Elev 

Arbete 



Modell 



Fråga 
Material 

Undersökning 

Arbetsmarknads- 
utbildning 
Problematik 
Data 
Vuxenutbildning 

Förbättring 
informations- 
sökning 

Bearbetning 
Jag (37) 



Erfarenhet 
Sökfråga 

Intention 
Samarbete 
Försöksverk- 
samhet 

Assistent 
FRIS 
Ämne 
Uppgift 

Diskussion 
Problem 



Svårighet 
Jag (25) 

Begrepp 

Utbildning 

Aspekt 



Innehåll 
Nybörjare 

Tanke 
Utveckling 

Jag (31) 
jag (01) 
Problemställning 

Beteende 
Utbyte 



> 



> 



z> 



Figur 4. Forts 



Bilaga 3:4 



Impuls 
Perspektiv 



Artikel 
Bok 

Jöreskog 

Hage 

Test 

Kille 

Faktoranalys 

Profil 

Kontakt 



f~ 



Avhandling 

Tanke 



Madsen 
Piaget 
Människa 

Folk 

Fråga 

Riktning 
Teori ' 



Förhållande 
Problemfor- 
mulering 

Representant 
Jag (03) 

Informations- 
kanal 
Syn 

Inriktning 

SÖ 

Värdering 



3- 



Datasökning 



Dokumentation 
Skrift 

Förbättrings- 
förslag 
Manus 
Situation 



Jag (23) 
Vi 

översättning 



Figur 4. Forts 



Ruta 8. Objektkluster 



Bilaga 3:5 



1 


Abstraet 


12 


Svar 


26 


Bearbetning 




Hjälp 




Undervisning 




Jag (37) 




System 








Erfarenhet 






13 


Litteratur 




Sökfråga 


2 


Kort 




Referens 








Service 




Tidskrift 


27 


Intention 
Samarbete 


3 


Jag (33) 
Jag (30) 


14 


Institution 
Projekt 




Försöksverks, h. 




Personal 




Seminarium 


28 


Assistent 
FRIS 


4 


Jag (08) 
Jag (39) 


15 


F or skning s r appo rt 
Jag (06) 




Ämne 




Dokto r s a vhandlin g 




Jag (26) 


29 


Diskussion 




FRIS-projektet 


16 


, Sökord 




Problem 


5 


Betydelse 




Jag (29) 


30 


Svårighet 




Namn 




Lista 




Jag (25) 




Program 














17 


BALI -projektet 


31 


Begrepp 


6 


PANG -projektet 
Litteraturgenomgång 




Pengar 




Utbildning 
Aspekt 




Kunskap 


18 


Resurs 












Jag (36) 


32 


Innehåll 


7 


Brist 








Nybörjare 




Uppslagsord 


19 


Barnstugeut- 




j 




Bibliografi 




redning 


33 


Tanke 




Källa 
Sökning 




Filosofi 




Utveckling 




Litteratursökning 


20 


Experiment 
Siffra 


34 


Jag (31) 
Jag (01) 


8 


Kvalitet 
Sökprofil 




Grupp 




Problem ställn , 




ERIC-system 


21 


Förslag 


35 


Artikel 




Dbkumentali st 




Pedagogik 




Bok 




Årskurslöshet 












Instrument 


22 


Rapport 


36 


Impuls 




Mening 




Uppslagsverk 




Perspektiv 




Tid 












Problemområde 


23 


Lärare 

Elev 


37 


Jöreskog 
Hage 


9 


Försök 
Kurs 




Arbete 




Test 
Kille 






24 


Fråga 




Faktoranalys 


10 


PUSÄ-projektet 
Jag (04) 




Material 




Profil 






25 


Arbetsmark- 


38 


Avhandling 


Ii 


K -projektet 
Utbildningsplanering 




nadsutbildning 
Problematik 




Tanke 




Dokumentationscentral 




Data 


39 


Madsen 








Vuxenutbildning 




Piaget 



Bilaga 3:6 



Ruta 8. Forts 















40 


Folk 


51 


Författare 


Problem- 






Fråga 




Verk 
Lunta 


formulering 

1 




41 


Riktning 
Teori 




Självständighet 

Innehållsförteckning 

Översikt 


Värdering 
Datasökning 




42 


Representant 












Jag (03) 


52 


Inriktning 
SÖ 


PM 




43 


Informationskanal 






Dokumentation 






Syn 


53 


Förbättringsförslag 
Manus 


Skrift 




44 


Analys 












Titel 




Mig 


Situation 






Kunskapssökning 












Lic- avhandling 




Ord 


Jag (23) 




45 


Böcker 
UB 




Forskare 
Information 


Vi 
Översättning 




46 


Symposium 

Person 

Bibliotek 

Psychol. Abstracts 

Referensgrupp 

Institutionsbibliotek 

Universitetsbibliotek 

ERIC 

Handböcker 

Referatorgan 




Sammanställning 

Resultat 

Metod 

Modell 

Undersökning 






47 


Sammanfattning 
Mätinstrument 




Förbättring 






* 


Design 




Informationssökning 






48 


Uppslag 

Idé 

Dokument 




Uppgift 
Utbildning 






49 


Konvention 
Norm 




Problem 








Relation 




Utbyte 








Tolkning 












Åsikt 




Kontakt 






50 


Enkät 




Människa 






i 


Läsning 
S-projektet 




Förhållande 







Tabell t. Medelvärde och standardavvikelse för 14 
agentkluster, 6 conceptkluster och 3. be- 
dömning sdimen sione r . 





Bibliografi! 
referens 


sk 


Forskningsorga- 
nisation 


Problemdis- 
kussion 


Informations- 
kanal 


For skningsme - 
todisk informa- 
tion 


Information för 

begreppsmässig 

avgränsning 




1 


2 


3 


1 


2 


3 


1 


2 


3 


1 


2 


3 


1 2 


3 


i 


2 


3 


i 


4. 12 


3.65 


3.77 


4. 65 


5. 34 


4. 64 


4. 31 


3.69 


3.78 


4. 34 


4.78 


4. 21 


3.09 2.95 


3.76 


4.75 


3. 23 


3.77 


2 


4.20 


4.54 


3.87 


4. 17 


4.00 


4.05 


4. 60 


4.00 


3.86 


4.23 


4. 55 


3.92 


4.50 5.15 


4. 15 


4. 38 


4. 37 


4.19 


3 


4.29 


4.21 


3.78 


4. 17 


4,00 


4.05 


4.55 


3. 50 


3.76 


4. 18 


4.06 


4. 00 


3.35 2.37 


3.73 


4.03 


3. 17 


3.52 


4 


4. 18 


4. 60 


4. 01 


4. 17 


4. 00 


4.05 


4.77 


3.73 


3. 95 


4. 11 


3.89 


3.84 


4.06 4. 11 


3.86 


4. 28 


4. 19 


4.04 


5 


4. 18 


4.63 


4. 23 


4. 17 


4.00 


4.05 


4.06 


2.59 


3. 37 


4.05 


4.09 


4.02 


3. 56 3. 66 


3.80 


5. 35 


5.05 


5.04 


6 


4. 38 


4. 19 


3.84 


4.43 


4.53 


4.01 


4. 23 


4.84 


3.85 


3. 97 


4.01 


3. 95 


4. 10 4. 16 


3.83 


4. 39 


5.28 


4.22 


7 


4. 24 


4. 37 


4.01 


3.85 


3.23 


3.78 


4. 31 


3.69 


3.78 


4.07 


4. 27 


3. 92 


4.43 4.63 


3.98 


4.52 


5.23 


4. 11 


8 


4.65 


5. 63 


4.27 


4. 17 


4.00 


4.05 


4. 31 


3. 69 


3.78 


4. 15 


3. 88 


3.55 


4.95 5.71 


4. 60 


4.20 


4.24 


3.77 


9 


4. 35 


4.46 


3. 91 


4. 37 


4.45 


4.06 


4. 30 


4. 27 


4.09 


4. 11 


4. 39 


3.94 


4. 35 4.27 


3.97 


4. 32 


3.98 


3.77 


10 


4. 15 


4. 15 


3.86 


3. 91 


3. 59 


4.36 


4. 31 


3.69 


3.78 


4.23 


4. 51 


3.82 


4.06 4. 11 


3.88 


3. 93 


4.57 


3.99 


il 


4. 59 


3.21 


3. 32 


4.03 


3.21 


4.07 


3.,46 


2. 39 


3.75 


4.60 


4. 21 


3.76 


4.06 4. 11 


3.88 


5. 22 


4. 57 


3.82 


12 


4.50 


2.46 


2.77 


4. 17 


4.00 


4.05 


4.86 


4.71 


4. 14 


4. 17 


4.20 


3.86 


4.23 4.84 


3.85 


5. 22 


4. 57 


3.82 


13 


4.81 


3.93 


3.99 


4. 59 


5.22 


4. 36 


4.06 


2.59 


3.73 


4.22 


3. 93 


3.73 


4.07 3.25 


3.42 


4.57 


4. 23 


3.95 


14 


4.78 


4.66 


4.07 


4. 23 


2. 39 


3. 14 


4.23 


4. 24 


3. .53 


4.02 


4. 04 


3. 69 


4.03 4.19 


3.69 


4.06 


2.59 


3. 37 


m 


4. 38 


4. 19 


3.84 


4. 17 


4.00 


4.05 


4. 31 


3. 69 


3.78 


4. 18 


4. 20 


3.86 


4.06 4. 11 


3.89 


4. 51 


4. 23 


3.96 


s 


.25 


.77 


.40 


.39 


1.05 


.45 


.41 


.89 


.26 


. 16 


. 28 


. 19 


.54 .99 


. 30 


.48 


.82 


.41 


Age: 


ntkluster 
























Dimensioner 




1 

2 


Socialpsykologi skt 
Elevorienterade fo 


oriente 
rskare 


rade forskare 




8 
9 


Lingvistiskt orienterade forskare 
Humansitiskt orienterade forskare 


1 

2 


positiv/negativ 
aktiv/passiv 


3 


Språk 


:-orienterade forskai 


■e 






10 


Forska 


re intresserade i soc 


:ialisation 


3 


stark/ svag 


w 


4 
5 
6 

7 


Naturvetenskapligt orienterade forskare 
Kognitionspsykologiskt orienterade forskare 
Forskare intresserade i metodproblem 
Forskare intresserade i påverkningsprogram 


il 
12 
13 
14 


Informationsspridning 
Informationstyp och överföring 
Vi 
Person 








i— ■ 






Tabell 8, Värderingsdimension med polerna positiv -negativ 



Agent- 


Innebörd 


t 


Egentlig 




Högst 


sannolika 


Näst högsta 


Di skriminantvär den 


kluster 






grupptill- 




gruppt 


illhörighet 


sannolikhet 


f . 


f 2 








hörighet 


grupp 


P(G|X) 


grupp 


(PG | X) 


1 


Socialpsykologisk 


(FJ 








.97 


2 


.03 


1.40 


.91 


5 


Elevorienterad 


(F 








.77 


2 


.21 


.84 


.25 


8 


Språkmetodisk 


(F) 








.93 


2 


.05 


.95 


1. 11 


9 


Natu r ve ten skaplig 


(F) 








.91 


2 


.06 


.79 


1. 16 


11 


Kognitionspsykologisk 


(F) 








.93 


2 


.05 


. 82 


1.28 


12 


Metodproblem 


(F) 








.66 


2 


.19 


. 31 


.79 


13 


Påverkning 


(FJ 








. 62 


2 


.28 


.41 


.41 


14 


Lingvistisk 


(F) 


1* 


2 




.52 


i 


.45 


.62 


- .40 


18 


Humanistisk 


(F) 








.63 


2 


. 31 


. 50 


. 25 


20 


Socialisationsprocesser (F) 








.51 


2 


.43 


.47 


- .05 


25 


Informationsspridning 




1* 


2 




.57 


1 


.43 


1.63 


-1.61 


34 


Inf . typ och -överföring 










.99 


2 


.01 


1.75 


1.48 


44 


Vi 










. 80 


2 


.20 


1. 15 


- .04 


46 


Person 










.76 


2 


.19 


.62 


. 55 



(F) : Forskares inriktning 

P(G I X): Sannnolikhet för att en medlem i 

grupp Gi tillhör denna grupp, för- 
utsatt att grupptillhörigheten X{ är 
känd. 



t— ■ 

era 

ro 






Tabell 9. Styrkedimension med polerna stark- svag 



Agent- 
kluster 



Innebörd 



i 

5 

8 

9 

11 

12 

13 

14 

18 

20 

25 

34 

44 

46 



Egentlig Högst sannolika 

grupptill- grupptillhörighet 

hörighet grupp p( G | X ) 



Näst högsta 

sannolikhet 

grupp (PG|X) 



Socialpsykologisk (F) 3* 

Elevorienterad (F) 3 

Språkmetodisk (F) 3 

Naturvetenskaplig (F) 3 

Kognitionspsykologisk (F) 3* 

Metodproblem (F) 3 

Påverkning (F) 3 

Lingvistisk (F) 3 

Humanistisk (F) 3 

Socialisationsprocesser (F) 3 

Informationsspridning 3 

Inf . typ och -överföring 3 

Vi 3 

Person 3 



(F) : Forskares inriktning 

P(G | X) : Sannolikhet för att en medlem i 

grupp Gi tillhör denna grupp, för- 
utsätts att grupptillhörigheten Xi 
är känd 



2 
3 
3 
3 
2 
3 
3 
3 
3 
3 
3 
3 
3 
3 



.65 
-73 
.75 
.81 
. 50 
.70 
.69 
.97 
. 73 
.90 
.98 
.99 
.95 
.99 



3 


.28 


2 


.22 


2 


. 24 


2 


. 12 


1 


.27 


2 


.22 


2 


.25 


2 


.03 


2 


.20 


2 


.09 


2 


.02 


2 


. 01 


2 


.05 


2 


.01 



Di skriminan tvärden 



1 



- .36 

- .69 

- .92 

- .66 
.01 

■ .55 

- .62 
■1.52 
• .60 
■1.00 
■1.74 
■1.72 

1.27 
■1.75 



.64 

.19 

. 20 

.69 

.03 

, 38 

18 

52 

40 

46 

46 

75 

49 

98 



W 
t» 

OJ 



- 



Tabell 10. Aktivitetsdimension med polerna aktiv-passiv 



Agent- 


Innebörd 




Egentlig 


Högst 


sannolika 


Näst 


högsta 


Di skriminan tvärden 


kluster 






grupptill- 


gruppt 


illhörighet 


sannolikhet 


f l 


h 








hörighet 


grupp 


P(G | X) 


grupp 


(PG | X) 


1 


Socialpsykologisk 


(F) 


2 


2 


.93 


1 


.03 


.60 


-1.98 


5 


Elevorienterad 


(F) 


2 


2 


.87 


i 


.21 


1. 13 


-2.06 


8 


Språkmetodisk 


(F) 


2* 


3 


.55 


2 


.05 


- .38 


.24 


9 


Naturvetenskaplig 


(F) 


2 


2 


.40 


3 


.06 


- . 18 


. 16 


11 


Kognitionspsykologisk 


(F) 


2 


2 


. 86 


3 


.05 


- .05 


-1.23 


12 


Metodproblem 


(F) 


2* 


1 


.99 


2 


. 19 


1. 15 


2.00 


13 


Påverkning 


S F 1 

(F) 


2 


2 


.64 


1 


.28 


.76 


- .84 


14 


Lingvistisk 


2 


2 


.84 


1 


.45 


.25 


-1. 13 


18 


Humanistisk 


(F) 


2* 


1 


. 52 


2 


.31 


1.00 


- .69 


20 


Socialisationsprocesser (F) 


2 


2 


.80 


1 


.43 


.86 


-1.44 


25 


Informationsspridning 




2 


2 


.67 


3 


.43 


-1.67 


-2. 60 


34 


Inf . typ och -överföring 




2* 


3 


.76 


2 


.01 


- .74 


.20 


44 


Vi 




2* 


3 


.74 


2 


.20 


-1. 34 


- .93 


46 


Person 




2 


2 


.60 


3 


. 19 


- . 28 


- .43 



(F) : Forskares inriktning 

P(G | X) : Sannolikhet för att en medlem i 

grupp Gi tillhör denna grupp, för- 
utsatt att grupptillhörigheten Xi 
är känd. 



TO 



- 



EL §■ 

3 s 

°= 2. 
co 2, 
cd m 

Q. Q. 

CD = 

3 O 

93 

o" 

3 



tj m o 

« Q. CD 

Ig "g 

[al 

o o 3 

CQ 3 CD 
^. P) 3 

-»O 

;o a. 

CD 
co 
CD 
03 



Abstract card 



Reference card 



Bierschenk, B. En datorbaserad innehållsanalys av intervju- 
text: Numerisk beskrivning och multivariat analysis' /A Compu- 
ter -based content analysis of interview texts: Numerical 
description and multivariate analysis. / Pedagogisk-psykolo- 
giska problem, Nr 307, 1976. 

This report gives a description of the steps in an analysis of 
the dimensionality in interview texts. By means of cluster 
analysis techniques the interview material has been condensed. 
Based on the results derived from several dusters a discri- 
mination analysis has been carried out. In the final discussion 
the results are related to (1) the psycholinguistic model and 
'2) the model of the research process which have guided this 
research. 

Keywords: Psycholinguistic s, concept formation, interview 
data, content analysis, regression analysis, computational 
linguistics, information, dokumentation. 



Bierschenk, B. En datorbaserad innehållsanalys av intervju- 
text: Numerisk beskrivning och multivariat analysis. /A compu- 
ter-based content analysis of interview texts: Numerical 

• description and multivariate analysis. / Pedagogisk-psykolo- 
giska problem, Nr 307, 1976. 



ISSN 0346-5004